Mountain Trees - Dynamic Nature unity 季节变换森林场景

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1uW4y1h7vM/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现随机森林算法的数据回归预测（完整源码和数据) 3. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc

森林图数据，可以用于绘制文章中的森林图

实验报告：https://blog.csdn.net/Amzmks/article/details/128583508 探讨了某个国家或地区电影上座人数与电影的时长、荧幕数量、分级、题材、演员和导演等指标的关系，使用Python编程语言，利用随机森林回归预测的方法分析了影响电影卖座程度的因素，预测效果较好，拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib 数据分析 数据挖掘

全国国家森林公园矢量界线数据 数据格式：shp

6种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）对电力系统负荷进行预测。通过一个简单的例子。 各种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP 神经网络、GRU、LSTM）用于电力系统负载预测/电力预测。

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任务：使用机器学习相关知识完成购房贷款违约预测，给定特征字段，输出是否会发生逾期的预测。 1.2 实验要求 1.2 题目背景 随着世界经济的蓬勃发展和中国改革开放的逐渐深入，无论是企业的发展还是从人们消费观念的转变，贷款已经成为企业和个人解决经济问题的一种重要方式。随着银行各种贷款业务的推出和人们日益膨胀的需求，不良贷款也就是贷款违约的概率也随之激增。为了避免贷款违约，银行等金融机构在发放贷款时会对借款人的信用风险进行评估或打分，预测贷款违约的概率并根据结果做出是否发放贷款的判断。如何在发放贷款前有效的评价和识别借款人潜在的违约风险，是金融机构信用风险管理的基础和重要环节，用一套科学的模型和系统来判定贷款违约的风险性可以将风险最小化和利润最大化。 1.2 数据集 数据集在../dataset 目录下，train.csv 为训练集数据，包含 120000 条数据，每条数据除去 id 和结果共有 50 个特征。test.csv 为预测集数据，包含 30000 条数据等待预测。 1.2 任务描述 本任务研究如何借助非平衡数据分类的思想对银行等金融机构的购房贷款数据进行分析，并基于随机森

MATLAB首先对语音进行不同的非线性自适应时频分析的去噪，然后提取MFCC、GFCC、LPCC等特征，最后通过随机森林，对音标进行分类注1：音频文件数据集；注2：一行代码自动添加文件和子文件到路径；

基于监测数据及机器学习算法的湖泊水质实时评价技术对当前湖泊水资源的管理、维护和保护具有重要意义。本文针对巢湖水质的类别评价，利用随机森林(Random Forest, RF)分类算法对该区域水质进行类别判定。与其他算法相比,随机森林算法有着精度高、可容忍噪声强等诸多优点。测试结果表明，当决策树的棵数ntree=300，分裂属性集中属性个数mtry=2时，在合肥湖滨监测断面水质分类准确率可达96.15%，在巢湖裕溪口监测断面水质分类准确率高达100%，该方法具有稳健性较高、实用性强、泛化性能好等特点, 能够有效进行水质评价。