本文实例讲述了Python实现的随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法，以分类或回归的决策树为基分类器。算法的一些基本要点： *对大小为m的数据集进行样本量同样为m的有放回抽样； *对K个特征进行随机抽样，形成特征的子集，样本量的确定方法可以有平方根、自然对数等； *每棵树完全生成，不进行剪枝； *每个样本的预测结果由每棵树的预测投票生成（回归的时候，即各棵树的叶节点的平均） 著名的python机器学习包scikit learn的文档对此算法有比较详尽的介绍: http://scikit-learn.org/stable/modules/en

随机森林 这是 Spark 上随机森林算法的分布式实现。 这与 mllib 中可用的相同算法的实现不同。 在 mllib 中，随机森林算法是通过明智地拆分数据实例来实现的。 此实现是通过明智地拆分数据特征。 这种实现对于具有许多特征的数据非常有用。 我也做了一些即兴创作，删除了一些在这种实现方法中可以避免的类。 一个重要的改进是：现在，randomForest 的用户不需要提供 categoricalFeatureInfo（关于哪些是连续特征，一个分类特征包含多少类别的信息）作为输入。它现在被转换为一个 Option 这个实现会自动检测哪些是连续特征连续特征以及当 categoricalFeatureInfo 在用户输入中被指定为 None 时，分类特征包含多少个类别。

资源详细介绍可以看我的博客： 算法笔记（9）-随机森林算法及Python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/124782603

使用随机森林算法实现优质股票的选择.docx

随机森林的代码实现，包括分类和预测，分类文件夹RF_Class_C下包括主文件tutorial_ClassRF.m、运行性能测试文件test_ClassRF_extensively.m等，和预测文件夹RF_Reg_C下包括主文件tutorial_RegRF.m、运行性能测试文件test_RegRF_extensively.m。

大数据-算法-随机森林算法应用于肌电信号的情感识别.pdf

import numpy as np import pandas as pd import rrcf # Set parameters np.random.seed(0) n = 2010 d = 3 num_trees = 100 tree_size = 256 # Generate data X = np.zeros((n, d)) X[:1000,0] = 5 X[1000:2000,0] = -5 X += 0.01*np.random.randn(*X.shape) # Construct forest forest = [] while len(forest) < num_trees: # Select random subsets of points uniformly from point set ixs = np.random.choice(n, size=(n // tree_size, tree_size), replace=False) # Add sampled trees t

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