通过jueceshu.py建立一棵决策树，再通过main.py从17个样本中每次随机抽取11个样本建立1棵决策树，一共建立3个决策树，再统计每棵决策树的预测结果，选取出现结果最多的类别为最终结果。参考了一些博客，但是他们的预测函数有点问题，不能采用自己的数据集，于是我改进了一下，条件是：预测样本必须满足样本集包括的前6个特征。也可不以西瓜为数据集。

SVM、BP神经网络、随机森林matlab代码

决策树与随机森林MATLAB代码，可运行，内含EXCEL数据。

基于四种决策树实现预测大气污染日的概率模型项目源码+数据+超详细注释 任务：根据环境数据，预测当天是不是大气污染日 内容包含： 1.本程序使用了四种模型进行预测，并对四种模型预测效果进行评估测试，分别是： 袋装决策树（BaggingClassifier） 额外决策树（ExtraTreesClassifier） 随机梯度提升（GradientBoostingClassifier） 随机森林（RandomForestClassifier） 2.本程序通过对例4中的梯度提升模型调整参数，来提高预测的准确率。分别调整了深度，学习率，采样集，和树数，通过brier skill score值来评价结果

MATLAB 随机森林算法工具包（修改版本），可直接使用。 解压将RF_Class_C和RF_Reg_C放到 ..\MATLAB\R2016a\toolbox路径里面。 1、设置路径—添加并包含子文件夹——RF_Class_C——保存。 2、设置路径—添加并包含子文件夹——RF_Reg_C——保存。

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二手车价格预测 探索具有随机森林和正则化的二手车价格预测模型。 我使用R进行数据可视化，数据插补和模型选择。 涉及的主要软件包是Hmisc，ggplot2，randomForest和glmnet。 我们正在寻求使用随机Forst和正则化技术的特征选择和预测算法。 方法是随机森林，山脊，套索和弹性网回归。 事实证明，弹性模型可以大幅度减少维数，并保持良好的预测能力。