Forest_Type_Cover_Prediction

在微博谣言检测中，对微博谣言进行正确标注需要耗费大量的人力和时间，同时数据类别的不平衡也影响了微博谣言的正确识别。为了解决该问题，提出一种基于Co-Forest算法针对不平衡数据集的改进方法，利用SMOTE算法和分层抽样平衡数据分布，并通过代价敏感的加权投票法来提高对未标记样本预测的正确率。该方法只需要对少量训练数据实例进行谣言类别标注即可有效检测谣言。10组UCI测试数据和2组微博谣言的实证实验证明了算法有效性。

结合随机森林和LSBoost进行证券市场指数预测。 Abstract— This research work emphases on the prediction of future stock market index values based on historical data. The experimental evaluation is based on historical data of 10 years of two indices, namely, CNX Nifty and S&P Bombay Stock Exchange (BSE) Sensex from Indian stock markets. The predictions are made for 1–10, 15, 30, and 40 days in advance. This work proposes to combine the predictions/estimates of the ensemble of trees in a Random Forest using LSboost (i.e. LS-RF). The prediction performance of the proposed model is compared with that of well-known Support Vector Regression. Technical indicators are selected as inputs to each of the prediction models. The closing value of the stock price is the predicted variable. Results show that the proposed scheme outperforms Support Vector Regression and can be applied successfully for building predictive models for stock prices prediction.

圣诞森林3D 该应用程序使用基本JavaScript，HTML和CSS在三维环境中创建圣诞节森林效果。 使用WebGL JavaScript API，我们可以调用和修改不同形状，颜色和位置的特定参数，以创建圣诞节森林类型的效果。 入门 该项目是使用带有HTML / CSSJavaScript构建的，因此可以使用任何支持JavaScript的IDE正常工作，并且可以在桌面中进行编辑和运行。 为了使应用程序正常运行，您只需要在选择的浏览器中打开“ Christmas_Forest.html”即可。 先决条件 JavaScript IDE或Visual Studio代码 正在安装 将项目克隆到您的文件夹中，主文件是“ Christmas_Forest.html”，因此在浏览器中打开其他文件将自动打开页面并允许所有功能使用。 运行测试 当前没有单元测试，将来会考虑添加。 建于 主要语言 -HT

随机森林回归 森林随机回归

EDA和ML项目 存储库包含各种项目，这些项目都使用R语言编写了以下代码： 探索性数据分析 机器学习模型（线性回归，逻辑回归，k均值聚类，分层聚类，SVM，决策树，随机森林，时间序列分析，XGBoost） 以下是一些常用的程序包/库的列表，这些程序包/库被用作数据分析和构建机器学习模型的一部分 数据处理： dplyr，plyr，tidyr，stringer，data.table，lubridate（用于日期处理）， 数据可视化： ggplot2，cowplot，ggthemes，比例 ML模型： randomForest，caret（用于数据拆分，交叉验证，预处理，特征选择，变量重要性估计等） 推荐模型： re荐 文本挖掘： tm，tidyverse

机器学习的作者身份归属 具有随机森林和TFIDF分数的作者身份归因 该存储库包含博客文章《 代码。 它使用随机森林模型以及TFIDF分数作为特征，在n个作者之间执行作者身份分类。 文件说明 路径 描述 作者属性 主文件夹。 └sample_data 包含作者数据的文件夹。 ├authors_folders 每个作者一个文件夹。 ├authors_article_0.txt 作者的第一篇文章。 ├authors_article_1.txt 第二篇。 ├... authors_article_n.txt ...上一篇文章。 ├attribution_model.py 作者

GDP_and_Employment_Rates_Prediction：一种机器学习回归模型，使用Python中的随机森林回归来预测国家的GDP和就业率

:evergreen_tree:IsoTree-使用Isolation Forest进行异常值/异常检测-对于Ruby IsoTree:evergreen_tree:IsoTree-使用Isolation Forest进行异常值/异常检测-对于Ruby了解Isolation Forest的工作原理安装将这行添加到应用程序的Gemfile中：gem'isotree'入门准备数据x = [[1，2]，[3，4]，[5，6]，[7，8]]训练模型模型= IsoTree :: IsolationForest.new model.fit（x）获得离群值分数model.predict （x）分数介于0到1之间，分数越高，表示离群值。参数传递参数-IsoTree以下的默认值：

随机森林图像matlab代码随机决策森林 我们将RF应用于Caltech101数据集的子集以进行图像分类。 使用提供的Caltech101数据集。 我们使用10个班级，每个班级使用15张图像进行训练，并使用每班其他15张图像进行测试。 给出了特征描述符d。 它们是多尺度的密集SIFT特征，其维数为128（有关描述符的详细信息，请参阅）。 该项目基于2014年6月20日由Mang Shao和Tae-Kyun Kim编写的“用于Matlab的简单随机森林工具箱”。 这个Simple-RF工具箱用于逐步说明随机化的决策森林（RF），并在多个玩具数据集和Caltech101图像分类数据集上提供了注释指南。 此代码受Karpathy的工具箱（1）和MSR关于随机森林的工作（2）的启发： 要运行的主要脚本（从主目录）是：main.m-运行演示脚本并显示结果main_guideline-分步演练 一些重要功能： 内部功能： getData.m - Generate training and testing data growTrees.m - Grow random forest, each dec