迭代随机森林（iRF） R包iRF实现了迭代随机森林，这是一种迭代增长加权决策树的集合，并通过分析决策路径上特征的使用来检测高阶特征交互的方法。 此版本使用Andy Liaw和Matthew Weiner的R包randomForest的源代码以及Leo Breiman和Adele Cutler的原始Fortran代码。 要下载并安装软件包，请使用devtools library( devtools ) devtools :: install_github( " karlkumbier/iRF2.0 " ) 或者，可以通过下载此存储库并使用以下命令来安装该软件包： R CMD INSTALL iRF2.0 随后，您可以使用常用的R命令加载软件包： library( iRF ) OSX用户可能需要安装gfortran进行编译。 可以使用以下命令完成此操作： curl - OL

共有两个数据集和一个源码文件（有问题可联系博主） 基于随机森林和XGBoost的肥胖风险多类别预测系统是一个利用机器学习算法对个体肥胖风险进行精准分类的先进工具。在现代社会，肥胖已成为影响人类健康的重要因素之一，与多种慢性疾病密切相关。因此，开发一个能够准确预测肥胖风险的模型具有重要的现实意义。 该系统采用随机森林和XGBoost两种集成学习算法，通过整合多个决策树或弱学习器的预测结果，实现了对肥胖风险的多类别预测。随机森林通过随机抽样和特征选择构建多棵决策树，利用多数投票原则得出最终预测结果；而XGBoost则通过梯度提升算法优化目标函数，不断迭代生成新的弱学习器，并将它们的预测结果加权求和，得到最终的预测值。 数据集方面，系统采用了包含多个特征（如年龄、性别、身高、体重、生活方式等）和肥胖风险类别标签的数据集。通过对这些数据进行预处理和特征工程，系统能够提取出与肥胖风险密切相关的关键信息，为模型训练提供有力的数据支持。 在源码实现方面，系统采用了Python编程语言，并借助了scikit-learn和xgboost等机器学习库。

数据集

本文拟对kaggle上的一篇关于随机森林模型的文章进行案例调研，对文章的各个环节，包括案例描述、数据检视、特征工程、模型训练和模型优化使用的方法进行梳理并对文章的亮点与不足做出相应的反思。该文章的任务是基于随机森林模型，结合人的15项特征来预测该人年收入是否超过5万美元。数据源是美国人口普查局1994年的普查数据，调查对象数量为32561。这篇文章的亮点有：1.特征工程使用了简单而且容易理解的方法；2.进行充分的数据检视，对后续数据处理有了启示性作用；3、通过计算特征重要度过滤不重要的特征，展现了模型可以不断优化的可能性。主要不足有：1、没有解决高基数问题；2.并没有优化模型参数；3.没有处理离群值。

随机森林 介绍和 python代码算法实现

案例基于pyspark开发，使用了线性，Ridge，LASSO，Elastic Net，决策树，梯度提升树以及随机森林7种回归模型完成预测，并使用了均方差和R2评估指数对七种模型效果进行了比较分析

# 使用决策树和随机森林预测员工的离职率 python 帮助人事部门理解一个员工为何离职，预测一个员工离职的可能性。 ## 画出决策树的特征的重要性 ## importances = dtree.feature_importances_ # print(importances) # print(np.argsort(importances)[::-1]) feat_names = df.drop(['turnover'],axis=1).columns indices = np.argsort(importances)[::-1] # argsort()返回的是数据从小到大的索引值 plt.figure(figsize=(12,6)) plt.title("Feature importances by Decision Tree") plt.bar(range(len(indices)), importances[indices], color='lightblue', align="center") plt.step(range(len(indices)), np.cum

matlab做森林火灾代码Fire_ROS_Calculator 蔓延火灾率（ROS）计算器是使用MatLab构建的软件，可帮助野火研究区的研究人员测量实验室环境中在表面上蔓延的火灾的蔓延率（ROS）。 主要目的是校准用过的相机来拍摄火势蔓延，从而可以测量与火像的真实距离，从而计算出ROS。 该软件具有完整的GUI（图形用户界面）。 有一个可供Windows安装和使用的编译版本，要安装该程序，您需要在计算机上安装MatLab Runtime Libraries R2018a； 但是，如果不这样做，安装程序将从Internet下载并自动安装。 如果您使用的是其他操作系统，则必须编译自己的版本，或者直接从MatLab运行该程序。 为此，请下载源代码文件夹中的所有文件，并将其放置在MatLab的当前目录中。 通过在命令窗口中键入Fire_ROS_Calculator运行该程序。 该程序由葡萄牙科英布拉大学的团队（工业空气动力学发展协会|森林火灾研究中心）开发。 从以下位置下载最新版本（v.2.5.1）： 该软件有手册：和验证报告： 我们期待着进一步开发该程序，并且还具有计算户外火灾蔓延的RO

易语言可直接调用驱动级鼠标键盘-森林插件0.92

本森林火灾可视化设计使用python语言进行编程，图表使用echarts、web框架使用flask框架、前端使用HTML网页加JavaScript，将历年森林火灾数据进行可视化展现，其中包括动态地图，折线图，曲线图，柱状图，雷达图，饼图等多种图形方式展现数据，尽可能的极高数据的利用程度， 本可视化面板是科技感界面，可在pycharm中直接运行，并支持二次开发，用于参加比赛，文件内自带数据集，避免了找数据的痛苦，