适合生物信息学

该数据集包含来自葡萄牙蒙特西尼奥自然公园的 517 起火灾。记录每个事件的工作日、月份、坐标和烧伤区域，以及雨、温度、湿度和风等多个气象数据。工作流读取数据并根据空间、时间和天气变量训练回归模型。 forestfires.csv

森林防火智能预警系统方案，系统基础建设。包含的子系统等等。

决策树和随机森林 垃圾邮件和泰坦尼克号数据集的分类器。 只需从上到下运行提供的iPython Notebook，确保数据集位于同一目录中。 将CSV文件输出到当前目录。

智慧方案

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随机生存森林对心律失常患者一年死亡率的风险预测

结合MCD45燃烧面积产品以及国际灾害数据库EM-DAT提供的灾害数据，筛选具有一定规模的195个森林火灾事件，得到2000-2015年全球森林大火分布与大火频率数据集。该数据集主要包括：（1）2000-2015年195次全球森林大火的空间分布地理位置数据；（2）2000-2015年全球森林大火的发生次数即频率统计数据。结果表明：全球范围内，火灾发生频率高的地区包括：北美洲太平洋沿岸、欧洲南部、大洋洲、中国东北部；时间上，在 2000-2015年期间，全球平均每年发生火灾次数12次左右，其中，2002年全球发生火灾次数最多，共计29次，2014年和2008年发生森林火灾次数最少，分别为5次。

随着人口老龄化趋势的加快，建立预测阿尔茨海默氏病（AD）的模型至关重要。 在本文中，我们对1157名受访者进行了调查。 通过使用三种机器学习方法（BP神经网络，SVM和随机森林）分析结果，我们可以得出它们在AD预测中的准确性，以便我们可以比较解决AD预测的方法。 其中，随机森林是最准确的方法。 此外，为了结合这些方法的优势，我们基于这三种机器学习模型构建了一个新的组合预测模型，事实证明，该模型比单独的模型更准确。 最后，我们总结了生活方式与AD之间的联系，并为老年人提供了一些建议，以帮助他们预防AD。