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。

随机森林的肥胖预测模型，数据+代码+报告都有，拿来就能跑，适合做毕设、项目复现。算法部分用了决策树和随机森林来搞多标签分类，重点是 14 个生活习惯因素对肥胖的影响，模型还能直接评估你现在的健康状况哦。数据集来自UCI，结构清晰，字段也比较友好，直接上手没啥压力。实验报告写得还挺详细，写论文的时候参考起来也方便。整体看下来，适合想练习机器学习建模、模型可解释性这类内容的朋友。如果你平时对健康预测感兴趣，或者在找靠谱点的综合项目练练手，这份资源挺值得一试的。

随机森林算法是一种集成学习方法，由多棵决策树组成。它在分类和回归任务上表现出色，可以处理大规模数据集，并且易于并行化。该算法通过自助采样（bootstrap sampling）创建多个子集来训练多棵决策树，并在每个决策树的节点处随机选择特征，这样可以增加模型的泛化能力和准确性。随机森林算法的核心是构建多个决策树并进行组合，以获得最终的预测结果。构建单棵决策树时，采用有放回的抽样方法生成自助样本集，这意味着训练集中有些样本可能会被重复选择，而有些则可能一次也不被选中。这有助于提高模型在新数据上的泛化能力。在决策树的每个节点，随机森林算法会从全部预测变量中随机选择一部分作为候选变量，从中寻找最佳的

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。

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。

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。

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)

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。

土壤属性数据的 pH 值缺失，还挺常见的。尤其在做数据或者建模的时候，少一个关键变量，模型就容易跑偏。用传统均值插补？那结果基本靠运气。想靠谱点，KNN和随机森林这两个方法就比较顶了。调好参数，插补出来的数据和原值拟合度还不错。 pH 值的 KNN 插补，优点挺的：思路简单，效果也不赖。就是距离计算比较耗性能，数据量大的时候你得注意效率问题。至于随机森林，适合变量间关系复杂的场景，用它来补 pH 数据挺有意思，尤其在缺失率高的时候，它还蛮稳的。 数据来源是国内农田生态系统的土壤数据库，用起来有真实感，不是玩具例子。他们还比较了多元回归、SVM、神经网络，最终还是 KNN 和 RF 表现最好。像