今天小编就为大家分享一篇使用Python的Turtle库绘制森林的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 这是由一个小作业引发的对Python的Turtle库的学习 下面是官方手册： Turtle官方手册 1.配置编程环境 由于现在的笔记本是临时借的，编程环境不是熟悉的环境，又由于种种原因没有安装成功Anaconda，就尝试了下其他的IDE： 最早接触的Enthought Canopy跑示例程序时各种报错无法解决（Python Kernal Crashed）； 最著名的Python IDE是JetBeans的Pycharm，装好以后啥都没跑就占了1G内存（虽然舍友

matlab软件随机森林法分类模型代码，可直接matlab打开运行！精简版，包括数据导入、模型建立、误差计算、绘制对比图、保存模型等多个功能！

短时交通流的准确高效预测对于智能交通系统的应用十分关键，但较强的非线性和噪声干扰使其对模型的灵活性要求较高,并且还需在尽可能短的时间内处理大量的数据。因此，讨论了用随机森林模型对短时交通流进行预测，该模型具有比单棵树更强的泛化能力，参数调节方便，计算高效，且稳定性好。观察交通流数据在较长时间跨度上的变化后，提取出主要特征变量构造输入空间，对模型进行训练后，在测试集上的预测准确率约为94%。与目前广泛使用的支持向量机模型进行对比分析，结果显示随机森林预测不仅准确率稍好于支持向量机，而且在效率、易用性及未来应用的扩展上都要优于支持向量机。

分类和回归树 该软件使用随机森林中的回归树对数据矩阵进行分类。 该软件有两个版本：python 文件夹中的 Python 版本。 有一个 C++ 版本，它在根文件夹中更快更准确。 两个版本都采用并行编程并在多个线程或进程中运行。 运行程序 要运行该程序，请使用以下参数：./randomForest -t training_file -c data_to_classify -p 16 -n 1000 -f 30 -m 0.1 所需参数 -t 培训文件输入矩阵文件来训练树 -s 文件名写入软标签输出到 AUPR 程序的软标签输出 可选参数 -p 16 使用线程池中的 16 个线程来处理树 -n 1000 在森林中使用 1000 棵树 -f 30 对每棵树使用 30 个特征的子集 -g 0.1 继续分裂的平方和的最小增益 增益 = sum_of_squares - (left_squares

这是是c版本的随机森林算法，里面有英文介绍

元气森林用户研究报告.pdf

随机森林分类 该脚本用于使用形状文件作为训练和验证的输入来对遥感多波段图像进行分类。 我正在使用Anaconda（Python 3.8）和以下软件包： OSGEO的GDAL软件包。 OGR scikit学习 （熊猫/ numpy / matplotlib / seaborn / ...） 如果您使用它，请引用我的脚本： 新发布！！！ Maptor 1.4beta 最后，我们很高兴地通知您，我们全新的软件现在已经发布为Beta版（2020-11-11）。 该软件能够对遥感数据应用随机森林分类和回归 档案文件 Classifcation_script.ipynb具有示例输出的jupyter笔记本 Classifcation_script.py -python脚本 准备数据和修改脚本 以tif格式准备遥感影像 训练和验证数据为（GIS）形状文件（多边形） 重要的！！！

阿里深度随机森林，有助于分析数据，并提升反欺诈模型识别水平。

行业分类-网络游戏-基于无线传感器网络的智能森林火灾报警定位系统.zip

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