决策树二分类matlab代码这是用于使用决策森林框架[1]（在下文中称为Sherwood）进行分类的MATLAB包装器。 培训和分类是并行的。 入门 需要MATLAB和c ++编译器。 根据Sherwood的许可，您必须下载并将其放在/ Sherwood /中。 使用“ mex -setup”设置MATLAB。 example.m中提供了一个示例 所有文件都会自动编译 该代码已经过测试 在Ubuntu 13.10上具有GCC 4.8的MATLAB 2013a。 Windows 7上具有Visual Studio 2013的MATLAB 2013a 局限性 如果使用不支持OpenMP的c ++编译器，则需要通过在sherwood_train.m中设置“ use_openmp = false”来关闭多线程训练。 遗憾的是，Mathworks for Windows建议的c ++编译器不支持OpenMP。 但是，Visual Studio支持它。 备择方案 对于MATLAB [2,3]，至少有两种流行的随机森林实现。 与舍伍德的主要区别是 没有套袋，因此不会出现袋外错误等。 叶子中的概率存储

r语言随机森林包，随机森林是基于决策树的一种机器学习语言。用于医学预测，生态发展预测，且预测精度高。 r语言随机森林包，随机森林是基于决策树的一种机器学习语言。用于医学预测，生态发展预测，且预测精度高。

本文中将针对树模型的参数进行优化 数据预处理 前面已经做过好几次数据预处理了，这里直接上代码 得到数据 # 导入工具包 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 features = pd.read_csv('data/temps_extended.csv') # 独热编码处理数据 features = pd.get_dummies(features) # 标签和特征划分 labels = features['actual'] featur

员工减员数据分析：对公司进行减员数据集的多个分类（KNN，朴素贝叶斯，随机森林，决策树，ANN，SVM），以预测公司对减员的主要贡献从而提高生产率

背景说明： 以下表记录了用户每天的蚂蚁森林低碳生活领取的记录流水。 table_name：user_carbon user_id data_dt low_carbon 用户 日期 减少碳排放（g） 蚂蚁森林植物换购表，用于记录申领环保植物所需要减少的碳排放量 table_name: plant_carbon plant_id plant_name low_carbon 植物编号 植物名 换购植物所需要的碳 —-题目 1.蚂蚁森林植物申领统计 问题：假设2017年1月1日开始记录低碳数据（

Random-Forest-Matlab-master,随机森林

数据科学迷你项目 决策树回归，随机森林和多元线性回归的精度比较 风险资本家雇用您来预测一家初创公司的利润。 因此，您必须处理一个数据集，该数据集包含50个创业公司的详细信息，并根据某些功能预测新创业公司的利润。 根据您的决定和预测，是否应该投资特定的创业公司。 数据集包含以下字段：研究与发展趋势-研发管理支出总额-行政管理支出支出总额-营销市场支出总额-创业公司运营的州利润-获利启动 在应用机器学习算法之前，您必须执行以下任务：1）处理缺失值2）准备数据进行训练和测试3）应用决策树算法训练模型4）应用随机森林回归算法训练模型5）比较线性回归的精度。

随机森林示例 基于 Shotton 等人，单深度图像部分的实时人体姿态识别，CVPR，2011 文件： 1. makeclick.m-通过单击创建数据集2.makespiral.m --使用螺旋函数制作数据集3. rt1.m --用于种植森林的主要脚本4. branch.m -- 用于生长一棵树的树的每个分支的类5. sbranch.m-每个分支的类，具有较小的内存，用于分类6. show.m --显示分类数据元素7. intermap.m --flat shading 来表示类的区域8. flatmap.m --flat shading 表示类的区域 此示例包括数据集生成器-点击（makeclick.m） - 并使用螺旋函数（makespiral.m）。 数据集保存在 data.mat 中。 一旦数据集准备就绪，请使用脚本rt1.m来扩展您的randomforest。 每个随机树

随手转发matlab随机森林的工具箱，觉得有用的可以为学生党捐献微乎其微的1积分，谢谢

空气质量指数(Air Quality Index, AQI)预测可以为人们日常生产活动以及空气污染治理工作提供指导. 针对空气质量指数预测模型受离群点影响较大的问题, 利用孤立森林算法对空气质量数据集进行离群点分析, 采用离群鲁棒极限学习机模型(ORELM)对空气质量指数进行预测, 并构建误差修正模块对模型预测误差进行修正. 最后, 以北京市空气质量数据作为研究对象, 分别利用ORELM模型以及极限学习机(ELM)模型进行预测, 并对ORELM模型预测结果进行误差修正. 实验结果表明: 离群鲁棒极限学习机对离群点数据集泛化性能更强, 误差修正模块能有效提高模型的预测精度.