数据集temps.csv和temps_extended.csv

大数据背景下网络调查样本的随机森林倾向得分模型推断研究 本文提出网络调查样本的随机森林倾向得分模型推断方法,通过构建若干棵分类决策树组成随机森林,对网络调查样本单元的倾向得分进行估计,从而实现对总体的推断。模拟分析和实证研究结果表明:基于随机森林倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差均比基于Logistic倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差小,提出的方法估计效果更好。

本文件包括随机森林的代码实现和相应的数据集，以及详尽的中文注释，已调试通过。代码有两份，一份是在网上下载的，另一份是自己整理后编写的。编程环境为Python2.7。因为只是用来学习随机森林算法，所以在调参方法没下多少功夫，正确率可能不太高,当然数据集比较小也是一个原因。感兴趣的童鞋可以自己调整参数提高正确率。

EDA和ML项目 存储库包含各种项目，这些项目都使用R语言编写了以下代码： 探索性数据分析 机器学习模型（线性回归，逻辑回归，k均值聚类，分层聚类，SVM，决策树，随机森林，时间序列分析，XGBoost） 以下是一些常用的程序包/库的列表，这些程序包/库被用作数据分析和构建机器学习模型的一部分 数据处理： dplyr，plyr，tidyr，stringer，data.table，lubridate（用于日期处理）， 数据可视化： ggplot2，cowplot，ggthemes，比例 ML模型： randomForest，caret（用于数据拆分，交叉验证，预处理，特征选择，变量重要性估计等） 推荐模型： re荐 文本挖掘： tm，tidyverse

巴西亚马逊退化 数据集描述了巴西亚马逊地区环境退化的各个方面，例如火灾，森林砍伐和气候现象。 第一个文件inpe_brazilian_amazon_fires按州，月份和年份列出了1999-2019年的火灾爆发情况。 这些数据来自“银行数据库”（火灾数据库），该数据库通过卫星图像检测火灾的爆发。 每个巴西州内的特定经度和纬度，以及该特定区域中每年的关联火点都可用。 第二个文件def_area_2019按巴西州和2004-2019年列出了森林砍伐面积（km ^ 2）。 这些数据来自“巴西亚马逊雨林监测计划”（Satellite）。 第三个文件el_nino_la_nina_1999_2019列出了巴西的El ninos和la ninas的开始和结束日期及其严重性数据。 这些数据是从金门气象服务中提取的。

OpenGL-篝火 我为大学图形作业写的森林中间的篝火。 我为此制作了一个视频，但视频录制软件并没有很好地捕捉到它。 我提供了一个下载链接，以便您可以在此处查看正在运行的代码： :

清华大学大数据机器学习课程PPT，决策树与随即森林部分

森林实在是太重要啦——《云雀的心愿》教学设计.doc

GDP_and_Employment_Rates_Prediction：一种机器学习回归模型，使用Python中的随机森林回归来预测国家的GDP和就业率

本文件包括随机森林的代码实现和相应的数据集，以及详尽的中文注释，已调试通过。代码有两份，一份是在网上下载的，另一份是自己整理后编写的。编程环境为Python2.7。因为只是用来学习随机森林算法，所以在调参方法没下多少功夫，正确率可能不太高,当然数据集比较小也是一个原因。感兴趣的童鞋可以自己调整参数提高正确率。