随机森林

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随机森林（Random Forest, RF）筛选回归数据（处理异常值）下面是一个完整的 MATLAB 代码示例，用于实现随机森林（Random Forest, RF）回归，执行 5 折交叉验证，并根据预测误差删除误差较大的行，将处理后的数据保存为新的 Excel 文件。

十七算法实验室

Matlab实现北方苍鹰优化算法优化随机森林算法模型（NGO-RF）（附源码）目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取1内容介绍北方苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）是一种新颖的群智能优化算法，灵感源自北方苍鹰捕食时的策略。该算法通过模拟苍鹰的搜寻、接近和捕捉猎物的行为模式，实现对解空间的高效探索与开发。NGO具有较强的全局搜索能力和快速收敛的优点，适用于解决复杂的优化问题。

2025 - 生信信息学 - GEO数据分析 - RF分析（随机森林）

机器学习基础05_随机森林&线性回归机器学习中有一种大类叫集成学习（Ensemble Learning），集成学习的基本思想就是将多个分类器组合，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。集成算法大致可以分为：Bagging，Boosting 和 Stacking 三大类型。

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一、机器学习算法与实践_07支持向量机与集成学习算法笔记SVM（Support Vector Machine，即：支持向量机）是一种监督学习算法，主要用于分类问题，但也可用于回归分析（称为支持向量回归，Support Vector Regression，简称SVR）

机器学习day5-随机森林和线性代数1集成学习的基本思想就是将多个分类器组合，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。大致可以分为：Bagging，Boosting 和 Stacking 三大类型。

十七算法实验室

Matlab实现麻雀优化算法优化随机森林算法模型（SSA-RF）（附源码）目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取1内容介绍麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种基于自然界中麻雀觅食和躲避天敌行为的新型群智能优化算法。SSA通过模拟麻雀群体中个体之间的信息交流和社会互动来指导搜索过程，旨在高效地探索解空间并找到最优解。该算法具有较强的全局搜索能力和局部开发能力，适用于求解各种复杂的连续优化问题。

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机器学习中的分类：决策树、随机森林及其应用💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互相学习和建立一个积极的社区。谢谢你的光临，让我们一起踏上这个知识之旅！

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机器学习：随机森林——基于决策树的模型随机森林是通过构建多棵相对独立的决策树来进行预测的集成方法，用于分类或回归任务。其核心思想是“bagging”（Bootstrap Aggregating），即在训练时从数据集中有放回地随机采样，生成多份样本集，每份样本集用于训练一棵决策树。最后，将所有决策树的预测结果通过投票（分类）或平均（回归）得到最终结果。

机器学习（七）——集成学习（个体与集成、Boosting、Bagging、随机森林RF、结合策略、多样性增强、多样性度量、Python源码）Bagging和随机森林是并行式集成学习方法，通过从原始训练集中采样产生不同的子集来训练基学习器。为了使基学习器具有明显差异，一种可能的做法是对训练样本进行采样，产生出若干个不同的子集，再从每个数据子集中训练出一个基学习器。但是为了保证基学习器效果不是太差，可以使用相互有交叠的子集。

大数据分析案例-基于随机森林算法的智能手机价格预测模型🤵‍♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话，欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+

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Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻居）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户附数据代码最近我们被客户要求撰写关于银行拉新活动的研究报告，包括一些图形和统计输出。项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。银行拥有不断增长的客户

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回归预测 | MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入单输出回归预测1.MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入单输出回归预测； 2.运行环境为Matlab2018b； 3.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测； 4.data为数据集，excel数据，前5列输入，最后1列输出，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MAE、MAPE多指标评价。

sklearn 实现随机森林分类器 - python 实现python sklearn 实现随机森林分类器助力快速掌握数据集的信息和使用方式。数据可以如此美好！

基于随机森林的智能手机用户行为分类及流量预测分析随着智能手机的快速发展，消费者对智能手机的使用行为和习惯也日趋多样化。特别是在5G时代的到来和各类应用的丰富发展背景下，智能手机使用模式呈现出新的特点，本项目使用模拟生成的700位用户智能手机使用数据进行深入分析，探索不同用户群体的使用行为特征，了解影响用户行为分类的关键因素，这不仅有助于理解用户的使用习惯，还可以为手机制造商优化产品设计、运营商制定更智能的流量套餐方案提供数据支持。同时，通过建立预测模型，可以更好地预判用户的行为类别和数据流量需求，为提供个性化服务奠定基础。需要说明的是，本项目使用的是模

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【机器学习(十九)】零代码开发之随机森林(Random Forest,RF)算法-Sentosa_DSML社区版什么是随机森林？随机森林是一种常用的机器学习算法，它将多个决策树的输出组合起来以得出一个结果，可以处理分类和回归问题。虽然决策树是常见的监督学习算法，但它们容易出现偏差和过度拟合等问题。然而，当多棵决策树在随机森林算法中形成一个整体时，它们会预测更准确的结果，尤其是当各个树彼此不相关时。集成学习(ensemble learning)是一种通过组合多个基学习器（模型）来提高整体预测性能的方法。它通过集成多个学习器形成一个强学习器，从而提高模型的泛化能力和准确性。集成学习的核心思想是利用不同

爱分享的码瑞哥

R语言实现随机森林分析：从入门到精通随机森林（Random Forest）是一种流行的机器学习算法，它通过集成多个决策树来提高预测的准确性和鲁棒性。在R语言中，我们可以使用randomForest包来实现随机森林分析。本文将详细介绍如何使用R语言进行随机森林分析，包括数据准备、模型训练、模型评估和特征重要性分析。

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基于R语言机器学习遥感数据处理与模型空间预测技术及实际项目案例分析随机森林作为一种集成学习方法，在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性，随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。在训练过程中，使用Bootstrap抽样生成不同的训练集，并在节点分裂时随机选择特征子集，这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。随机森林对噪声和异常值具有鲁棒性，其预测结果通过对多棵树的集成投票或平均获得，减少了单个异常对结果的影响。此外，随机森林提供了变量重要性评估功能，帮助研究者识别对预测最重要的特征，从而优化模型性能。尽管包含