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.

基于随机森林思想的组合分类器设计，以某病例为例进行算法识别诊断

rrcf :evergreen_tree: :evergreen_tree: :evergreen_tree: 用于异常检测的鲁棒随机砍伐森林算法的实现 。 S.Guha，N.Mishra，G.Roy和O.Schrijvers，基于流的鲁棒随机采伐森林异常检测，在2016年第33届国际机器学习国际会议论文集（纽约，纽约，第2712-2721页） ）。 关于 鲁棒随机砍伐森林（RRCF）算法是一种用于检测流数据中异常值的集成方法。 RRCF提供了许多竞争性异常检测算法所缺乏的许多功能。 具体而言，RRCF： 设计用于处理流数据。 在高维数据上表现良好。 减少不相关尺寸的影响。 优雅地处理可能会掩盖异常值的重复项和几乎重复项。 具有异常评分算法，具有清晰的基本统计含义。 该存储库提供了RRCF算法及其核心数据结构的开源实现，目的是促进实验并实现RRCF算法的未来扩展。 文献资料 在阅读文档 。 安装 使用pip通过pypi安装rrcf ： $ pip i

目前对高维数据进行挖掘的方法大多是基于数学理论而非可视化的直觉。为便于直观分析和评价高维数据，提出引入随机森林(RF)方法对高维数据进行数据可视化。首先，采用RF进行有监督学习得到样本间的相似度度量，并采用主坐标分析法对其进行降维，将高维数据的关系信息变换到低维空间；然后，在低维空间中采用散点图进行可视化。在高维基因数据集上实验结果表明，基于RF有监督降维的可视化能够较好地展现高维数据的类分布规律，且优于传统的无监督降维后的可视化效果。

大家好，我是你们的好朋友小木。对于随机森林的模型，网上已经有灰常灰常多的讲解，大家讲的也非常的不错。但绝大多数大神讲解都是注重于理论，把算数的地方都给忽略了，我这次要以举例子的方法来讲解，这样可以让大家更好的理解随机森林模型。首先我们来定义一下随机森林，啥叫随机森林呢，森林指的是有一堆大树的地方，随机指每棵大树种植的过程中施肥的种类是随机地选择的。但是好好地一个模型怎么就变成大树了呢？当然不是啦，这里大树指的是决策树，而施肥指的是不同的限定条件。接下来，又有小朋友问我啥叫决策树，好大的一棵树啊，不懂o(∩_∩)o，那么我就来讲一下啥叫决策树。顾名思义，决策就是评价的意思，我们用一颗大树评价一个

主要通过sklearn中来实现随机森林回归模型对波士顿房价进行回归预测

随机森林matlab代码，决策树类型算法的常用算法之一。

Cell automaton_Forest fires（元胞自动机-森林火灾）：C++代码实现模拟森林着火。