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RMS泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的沉船之一。1912年4月15日，在首次航行期间，泰坦尼克号撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。这场轰动的悲剧震撼了国际社会，并导致了更好的船舶安全条例。 海难导致生命损失的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和机组人员。虽然幸存下来的运气有一些因素，但一些人比其他人更有可能生存，比如妇女，儿童和上层阶级。

主要包含：1.分析特征的相关性；2.基于决策树分析特征的重要性；3.基于随机森林进行能耗预测 4.基于超参数调整优化参数

该内容共包含四部分代码，包含用python的sklearn包实现对kaggle上面泰坦尼克号的生存预测

提出一种基于随机森林和转导推理的特征提取方法, 步骤如下: 1)利用带标签的训练样本建立随机森林模型; 2) 将无标签的测试数据导入随机森林模型中,生成全体数据(训练样本和测试数据)的相似性矩阵; 3)对该相似性矩阵进行 多维尺度变换得到全体数据的低维数据表示,即低维特征,使得原高维数据在低维空间中具有更好的可分性. UCI 数据 库的实验结果表明: 与主成分分析方法相比, 该方法将无标签测试集的数据分布信息转移到相似性矩阵中,更好地刻画 整个样本空间上的数据分布特性,从而提高分类器的性能,是一种行之有效的特征提取方法. 最后还讨论了特征提取维 数对模型准确率的影响,为实际应用提供参考.

随机森林用于乳腺癌诊断分析代码

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提出一种基于随机森林的差分隐私保护算法DiffPRFs，在每一棵决策树的构建过程中采用指数机制选择分裂点和分裂属性，并根据拉普拉斯机制添加噪声。在整个算法过程中满足差分隐私保护需求，相对于已有算法，该方法无需对数据进行离散化预处理，消除了多维度大数据离散化预处理对于分类系统性能的消耗，便捷地实现分类并保持了较高的分类准确度。实验结果验证了本算法的有效性以及相较于其他分类算法的优势。

连续随机森林Python 对连续变量使用多处理的随机森林。