随机森林的matlab代码，既包括随机森林分类代码，也包括随机森林回归代码

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。

森林资产清查.

Forest_Fires_Forecast:用人工神经网络预测森林火灾

foa代码matlab FOA 森林优化算法 Matlab 代码 此 matlab 代码是与论文“Ghaemi、Manizheh 和 Mohammad-Reza Feizi-Derakhshi”相关的森林优化算法的实现。“森林优化算法”。专家系统与应用 41，第 15 期（2014 年）： 6676-6687。” 代码和论文之间可能存在一些差异。

利用c++语言实现了随机森林的算法，里面附带的有训练集和测试集，还有实验报告，实验报告里面对编程思想做了简要说明，对代码也进行了详细的讲述

机器学习 这些是我用一些数据集实现的一些流行的机器学习算法。 其中包括线性回归（多变量）的实现，逻辑和线性回归的梯度下降，决策树，随机森林，朴素贝叶斯。 它们都是用python 3.5编写的。

股票评估工具 此回购包含一组工具，投资者可以使用这些工具来更好地了解他/她感兴趣的股票。它不建议买卖股票，而是有助于形成对股票的有根据的猜测。潜在的未来股价走势，并因此对要分析的股票做出买/卖/持有决定。 这里包括的工具不是唯一可以使用的工具。 之所以将它们包括在内，是因为我相信没有任何一种工具或模型可以充分理解导致股价波动的所有因素。 此仓库中包含的工具集可分为： 工具-EMA信号，布林带。 -通过YahoofFinancials和YFinance API使用财务数据。 -ARIMA随机森林。 -随机森林。 模型-LSTM。 模型-蒙特卡洛模拟。 -NLP情感分析。 模型-基于Markowitz的Efficient Frontier和CVaR。 我相信，通过将上述分析工具一起使用，就可以对未来的股价做出正确的预测。 如何使用储存库 没有预定义的方式来使用存储库中包

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