随机森林回归的QOOB保形预测方法

引入随机森林算法构建回采工作面瓦斯涌出预测模型，研究表明该模型预测效果较好。

本项目利用 JupyterLab 和 Python，以 Kaggle 上经典的员工离职数据集为基础，构建随机森林模型预测员工离职倾向。项目涵盖数据清洗、特征工程、模型训练与评估等环节，并利用可视化技术直观展示模型结果，例如重要特征分析、预测结果分布等，帮助企业深入理解员工离职背后的关键因素。

经过验证的matlab随机森林代码，确保有效性。今年的内部文档详细解释了其操作步骤及应用场景。

该数据分类预测工具包使用了基于粒子群优化的随机森林算法，能够处理各种数据集并支持数据集的灵活替换。随机森林在数据分类中具有广泛的应用，通过优化算法进一步提升了分类精度和效率。

如果您需要在一个2D凸多边形内生成均匀分布的随机点，可以利用MATLAB的randPolygone函数。该函数基于randTriangle来处理三角形，并确保多边形内的每个区域都有相同的采样机会。以下是一些示例：三角形=[0,0;10,0;2,3]; 洛桑奇=[0,0;2,1;0,2;-2,1]; 卡雷=[0,0;2,0;2,2;0,2]; 六边形=[0,0;10,1;30,8;20,8;0,5]; 十二角形顶=[cos(linspace(0,2pi,13))', sin(linspace(0,2pi,13))']; 十二角形=rTriangle=randPolygone(十二角形顶,1e4);

随机森林是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。它通过构建多个决策树，并将它们的预测结果结合，以提高模型的预测准确性和鲁棒性。本资源提供了在Matlab环境中实现随机森林分类模型的完整代码。代码包括数据预处理、模型训练、结果评估和可视化，并配有详细注释，帮助用户理解算法细节和在Matlab中的应用。此外，还提供了样例数据集用于性能测试，以及性能评估工具帮助用户优化分类模型效果。应用指南和扩展建议则帮助用户根据需求调整模型参数，以适应不同的分类任务。

bubblebath 函数 此函数用于生成随机分布的圆形或其他多边形图形。用户可以灵活设置图形参数，例如： 画布尺寸 多边形半径范围 多边形边数（控制形状） 图形密度 多边形间距或重叠程度 边缘处理方式等 函数会输出图形，并提供四个变量，方便用户进行后续操作或复现图形。 bubblebath_examples.mlx 文件 此文件包含多个示例，演示如何调整参数并利用输出变量进行扩展操作，例如为图形着色、计算每个多边形的面积等。 函数参数详情 请参考帮助文档获取每个参数的默认值及详细说明。 更新动态 请关注此页面获取最新更新。

这款优化的回归预测Matlab程序附带详细的使用说明，为您提供准确的预测结果。

提供SVM、BP神经网络、随机森林的Matlab代码。