随机森林

matlab随机森林代码实现

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。

Matlab 0 2024-09-19

随机森林回归的QOOB保形预测方法

分位数袋外 (QOOB) 保形是一种用于预测推理的无分布方法。QOOB 主要用于回归问题，但也可以扩展到分类等非回归问题。 使用方法 克隆代码库： git clone https://github.com/AIgen/QOOB.git 运行代码： 需要 MATLAB 环境 (MATLAB 2019b 开发，MATLAB 2019a 测试)。 直接调用 QOOB 生成预测集 代码库包含 QOOB 和其他基线保形方法的实现，可以重现论文 [3] 中 QOOB 与其他保形方法在 11 个 UCI 数据集上的比较结果。

Matlab 3 2024-05-21

SVM、BP神经网络、随机森林Matlab代码

提供SVM、BP神经网络、随机森林的Matlab代码。

算法与数据结构 4 2024-05-26

Matlab中的随机森林分类算法实现

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。

算法与数据结构 0 2024-08-12

信息增益率与随机森林特征选择算法

在数据挖掘、机器学习和模式识别领域，特征选择是一个至关重要的问题。针对传统信息增益在类和特征分布不均时存在的偏好问题，本研究提出了一种基于信息增益率和随机森林的特征选择算法。 该算法融合了filter和wrapper模式的优势，首先从信息相关性和分类能力两个方面对特征进行综合度量，然后采用序列前向选择（SFS）策略进行特征选择。算法以分类精度作为评价指标对特征子集进行度量，最终获得最优特征子集。 实验结果表明，该算法不仅可以有效降低特征空间维度，还能提升分类算法的分类性能和查全率。

数据挖掘 7 2024-05-21

MATLAB导出Excel数据代码功能随机森林分析

E. Feczko博士的论文介绍了功能随机森林（FRF）的使用。RFAnalysis软件包分为两部分：一部分是使用随机森林子组检测（RFSD）工具分析横截面数据，另一部分是使用FRF工具分析纵向轨迹。简短介绍指导用户安装软件包，获取FRF代码的方法可以在GitHub上找到。该存储库为稳定版本，供公众使用。FRF有源版本和编译版本，源版本需要MATLAB 2016或更高版本以及MATLAB的机器学习和统计工具箱，编译版本有简化的依赖关系。

Matlab 0 2024-08-10

基于随机森林的回采工作面瓦斯涌出预测

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。

数据挖掘 9 2024-05-01

Python实现随机森林算法简介及应用场景分析

介绍了Python编写的随机森林算法及其在分类预测中的应用。随机森林是数据挖掘中常用的一种集成学习算法，通过决策树集成进行分类或回归。算法核心包括对数据集进行有放回抽样，随机选择特征子集，生成多棵完整的决策树，最终通过投票机制得出预测结果。详细的scikit-learn文档可参考：http://scikit-learn.org/stable/modules/en

数据挖掘 2 2024-07-21

SMOTE的Matlab代码实验室中的随机森林应用

在这个实验中，您将使用提供在files_for_lab文件夹中的CSV文件。任务要求应用随机森林算法，但限制条件是必须使用SMOTE进行数据增强。请注意，由于SMOTE仅适用于数值数据，因此我们将首先对分类变量进行编码。

Matlab 0 2024-08-13

员工离职预测与分析：基于随机森林的可视化洞察

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。

算法与数据结构 3 2024-05-24