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唐宇迪机器学习入门教程中决策树基于KNN的房价预测任务所用到的实验数据集。 该数据主要用于完成教程中该章节的实例学习，为学习过程中必不可少的组成部分。

基于HASM的中国森林植被碳储量空间分布模拟(英文)

matlab导入excel代码随机森林模型 创建此随机森林机器学习模型是为了预测蔬菜的价格。 ＃数据收集我们从班达拉维拉经济中心收集了数据集。 #API我们已使用Flask API将模型与前端连接 ＃问题背景农业是我们国家经济的Struts。 斯里兰卡总人口中有31.8％从事农业相关工作。 这些农民中的大多数将他们的收成出售给附近的蔬菜批发市场。 但是农民总是无法获得合理的收成价格。 发生这种情况的主要原因是，农民对批发市场的即时价格变化没有任何先验知识。 在这个项目中，我们试图为农民引入价格预测系统，以使这些农民对批发市场的即时价格变化有一定的了解。 从这些知识中，农民可以获得可以在每个市场上出售的蔬菜的价格。 有了这些信息，农民就可以将收获的农产品带到他喜欢和适合的任何批发市场，然后农民可以以收获价值的实际价格出售他们的收获。 ＃语言选择在考虑了多种可用于数据科学组件的编程语言之后，由于以下因素，选择了Python作为该项目实施的主要编程语言：•灵活-这是一种开源语言，因此最适合用于需要预先安排应用程序和站点的开发人员。 •易于学习和理解-Python的直接性和意义使Python成

随机森林模型选股matlab代码使用趋势确定性数据准备技术比较用于股票预测和股票指数走势的机器学习算法。 如果您喜欢演示文稿而不是自述文件，我们建议您查看该项目 :triangular_flag: 目录 :light_bulb: 介绍 2014年，来自苹果公司的SCPD学生Di Xinjie Di提交了一篇论文，重点是预测一家公司近期的股价走势。 特征空间源自股票本身的时间序列，并关注过去价格的潜在变动。 树算法被应用于特征选择，它表明股票技术指标的一个子集对于预测股票趋势至关重要。 实验结果表明，使用 SVM 算法预测 3-10 天平ASP格趋势的准确率超过 70%。 Jigar Patel、Sahil Shah、Priyank Thakkar、K. Kotecha在Elsevier出版公司旗下的Expert Systems with Applications期刊上发表的另一篇论文引用自Patel, J. 等人。 使用趋势确定性数据准备和机器学习技术预测股票和股价指数走势。 Expert Systems with Applications (2014)解决了预测印度股票市场股票和股票价格指数运动方向的问题。 该论文将人工神经网络 (AN

LEO BREIMAN的随机森林论文

在网上没有找到根据需求自定义划分训练集和测试集的方法，于是自己琢磨了一下，完全可以运行，并可以得到预测的准确率~~

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为了更加精确地分析土壤光谱中不同水分吸收带内的光谱吸收特征参数在估测土壤水分含量(SMC)中的重要性，以新疆渭干河-库车河绿洲为研究区，采集38个土壤样本进行土壤光谱反射率及SMC的测定。利用去包络线消除法提取反射光谱水分吸收特征参数，包括最大吸收深度D、吸收谷右面积Ra、吸收谷左面积La、吸收谷总面积A、面积归一化最大吸收深度DA和对称度S, 将反射光谱水分吸收特征与SMC进行相关性分析，通过随机森林方法对光谱水分吸收特征参数进行分类，获取各参数对SMC的重要性。运用多元逐步回归模型建立SMC反演模型。结果表明：D、A与SMC的相关性最高，同时2200 nm及1400 nm波段范围内的光谱吸收特征参数与SMC的相关性优于1900 nm波段范围内的光谱吸收特征参数；对SMC影响较为重要的前5个参数分别为D2200、La2200、A2200、D1900和Ra2200；SMC的最佳预测模型是采用A2200、D2200建立的多元逐步回归模型，其建模集决定系数为0.88，建模集均方根误差为2.08，测试集决定系数为0.89，预测均方根误差为2.21，相对分析误差为2.80。随机森林分类能得到对

3、用Meta-分析图(森林图)展示结果 一条短横线代表一个试验结果的可信区间(CI)，越短结果越精确、越肯定 中线代表OR=1 最下方的棱型符号代表所纳入试验的综合结果 短横线/棱型符号与中线接触或相交示差异无统计学意义。对不利结局，短横线在中线左边示有效，在右边示无效，对有利结局则相反。