通过网络公开数据整理出来的。2019年公布的897个国家级森林公园的shpaefile文件，包括名称、经纬度、批复时间、地址。

负荷预测算法 使用多种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）进行电力系统负荷预测/电力预测。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）用于电力系统负荷预测/电力预测。

HMW8卫星的随机森林降雨估算 使用随机森林，从himawari-8卫星多波段数据估算雨量 模型随机森林机器学习 数据未上传是因为数据过大且保密，因为它具有处理数据的低谷。 如果您有兴趣并想查看数据，可以给我发邮件： 使用的数据IR波段Himawari 8空间分辨率：2kmx2km时间分辨率：所有波段的10分钟组合。 9段+ 36分割窗口。 在一年八月2018-七月2019 在ftp://hmwr829gr.cr.chiba-u.ac.jp/gridded/FD/V20151105/免费下载 GPM DPR KuPR空间分辨率：5.2公里x 5.2公里，可从免费下载 假设在相似的大气条件下克服万隆盆地的数据局限性，通过将数据收集扩展到Java岛的一个岛屿来进行数据采样。 该算法使用具有多个阶段的随机森林模型，即 对降雨区域进行分类对降雨回归的类型进行分类以获得降雨值。 万隆盆地有3个

随机森林分类方法的matlab代码实现，包括分类、重要度打分和回归。

用vs2008编写的c++版本的random forest。基于决策树c4.5模型设计，并配有两个简单的分类实例。

随机森林算法是基于决策树而来。主要有两方面的问题：一是，在决策树中基于同样的数据，同样的特征，按照同样的决策树算法，只能建一颗树，同样的树复制上千万次没有意义，所以建立随机森林的第一个问题就是---怎么建立不同的树。二是，如果建立了不同的树组成的森林后，每个树都会得到自己的分类结果，如何从每棵树的各自决策下得到总体最终的结果

本文针对企业员工的一些特征来判断员工是否离职，利用RapidMiner软件构建员工离职预测模型，分析影响员工离职的重要因素，比如员工月收入，是否加班，是否出差等，预测企业员工是否具有离职倾向，为企业提前做出判断，协助人力资源部门进行关键的干预工作，有计划的进行“留住人才”措施，同时也可以更好的促进企业做好“选拔人才”、“培养人才”、“管理人才”。建模前，先对原始数据进行预处理，包括属性变量量化处理、约简属性、数据标准化处理、特征的相关性分析、指定属性角色和划分训练集与测试集。建模选取了决策树模型、随机森林模型、KNN算法模型、逻辑回归模型及贝叶斯模型，利用准确率、精度、召回率及ROC曲线/AUC评价模型的整体性能，最后总结出决定员工离职的三个重要特征和较优的预测模型，并对用人单位提出建议。

基于lidar 360的激光雷达森立参数回归分析

预测股票市场价格 预测股票价格-线性回归vs随机森林对于这个项目，我使用了包含指数价格的csv文件。 文件中的每一行都包含1950年至2015年间S＆P500指数价格的每日记录。数据集存储在sphist.csv中。 数据集的列为： 日期-记录的日期。 开盘价-当日（交易开始时）的开盘价。 高-白天的最高交易价格。 低-白天的最低交易价格。 收盘价-当日（交易完成时）的收盘价。 交易量-交易的股票数量。 收市价调整-每日收市价，追溯调整以包括任何公司行为。 在这里阅读更多。 我将使用该数据集来开发利用线性回归和随机森林算法的预测模型。

森林防火建设解决方案