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随机森林工具包randomforest-matlab已修改(基于RF_MexStandalone-v0.02)，确保其可运行。

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简介：
随机森林工具包randomforest-matlab，基于RF_MexStandalone-v0.02的改进版本，已确保其稳定运行。如果您需要更详细的使用指南，请参阅我撰写的相关文章：https://blog..net/ylrqvt/article/details/88379281。

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  • 基于RF_MexStandalone-v0.02改进的随机森林工具包(randomforest-matlab，确保可用)
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    本简介介绍了一款基于RF_MexStandalone-v0.02版本改进而来的随机森林工具包。此优化版randomforest-matlab插件在原有基础上进行了多项性能增强和错误修正，旨在为用户提供更高效、稳定的机器学习解决方案。经过严格测试确保其可用性与兼容性，适用于各类数据分析及模式识别任务。 随机森林工具包randomforest-matlab是基于RF_MexStandalone-v0.02版本修改而来，并保证可用性。关于该工具的具体使用方法，请参考相关文章内容。
     
  • 预编译版随机森林工具包RF_MexStandalone-v0.02
    优质
    RF_MexStandalone-v0.02是一款预编译的随机森林工具包，专为方便用户快速集成和使用设计，适用于多种机器学习任务。 随机森林工具包RF_MexStandalone-v0.02-precompiled已通过编译，并放置在MATLAB工具箱路径toolbox下。设置路径后即可调用相关函数实现随机森林回归和分类功能。
     
  • RF_MexStandalone-v0.02_change（MATLAB随机森林工具箱）.rar
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    这是一个MATLAB版本的随机森林工具箱文件，名为RF_MexStandalone-v0.02_change，适用于数据分析和机器学习任务。 随机森林工具包经过了改进，解决了mex编译过程中出现的complie_windows.m文件中的C2440和c2664错误问题，使得这两个cpp文件（mex_ClassificationRF_predict.cpp 和 mex_ClassificationRF_train.cpp）能够顺利编译。此外，还修复了随机森林工具箱分类与回归模块中所有相关的mex编译错误。
     
  • 随机森林算法（RandomForest）
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    随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并对它们的结果进行汇总来提高预测准确性。广泛应用于分类和回归问题。 随机森林算法是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型准确性与稳定性。每棵树都是基于数据集的一个随机子集生成，并且在每个节点上选择一个属性集合的随机子集来进行划分。这种方法能够有效降低过拟合风险，在各种分类和回归任务中表现出色。
     
  • 随机森林算法及其应用实现（RandomForest）
    优质
    简介：本文探讨了随机森林算法的基本原理，并通过实例展示了其在分类与回归任务中的应用及实现方法。 随机森林（RandomForest，简称RF）是一种新兴且高度灵活的机器学习算法，在市场营销、医疗保健等领域有着广泛的应用前景。它可以用于构建市场营销模拟模型，统计客户来源、留存及流失情况，并能预测疾病风险以及患者易感性。 我最早是在校外竞赛中接触到了随机森林算法。近年来在国内外的大赛上，如2013年百度校园电影推荐系统大赛、2014年阿里巴巴天池大数据竞赛和Kaggle数据科学比赛等，参赛者使用随机森林的比例相当高。据我个人了解，在这些比赛中成功进入答辩阶段的队伍中，很多都选择了RandomForest或GBDT算法。 由此可见，RandomForest在准确率方面表现出色。
     
  • MATLAB随机森林开发工具包
    优质
    MATLAB随机森林开发工具包是一款专为数据分析和机器学习设计的软件包。它提供了一系列用于构建、训练及评估随机森林模型的功能函数，助力用户解决分类与回归问题，适用于科研与工程应用。 用于MATLAB的随机森林开发包已亲测可用。使用此开发包可以避免手动编写程序。
     
  • 随机森林_随机森林Matlab_随机森林工具箱_随机森林回归
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    本资源提供随机森林算法在MATLAB中的实现，涵盖分类与回归应用。包含详细的随机森林工具箱及教程文档，助力用户深入理解与使用随机森林模型。 随机森林MATLAB工具箱可以用于分类和回归任务。
     
  • 随机森林MATLAB代码下载-随机森林工具包的MATLAB实现
    优质
    本资源提供随机森林算法在MATLAB中的实现代码及工具包，适用于数据挖掘、机器学习等领域，便于科研与工程应用。 随机森林的MATLAB代码可以从名为Random-Forest-MATLAB的工具包下载。该工具包使用MATLAB实现了RF算法，并且决策树采用了ID3、C4.5和CART三种方法。这些实现方式各不相同。 这里提到的内容是《MATLAB神经网络43个案例分析》一书第30章中的内容，即基于随机森林思想的组合分类器设计（乳腺癌诊断）中对随机森林的具体实现。该章节使用了威斯康辛大学医学院提供的乳腺癌数据集进行研究，其中包含了569例病例，包括良性病例357例和恶性病例212例。 实验过程中选取了500组数据作为训练样本，并将剩余的69组用作测试集。在实现中还采用了科罗拉多大学博尔德分校AbhishekJaiantilal开发的一个开源工具箱randomforest-matlab，其复现代码位于main.m文件内。 调用格式为：`model=classRF_train(X,Y,ntree,mtry,extra_options)`。其中，X表示训练集的输入样本矩阵（每一列表示一个变量或属性，每行代表一组数据）；Y是对应的输出标签向量；ntree指定了要构建的决策树数量；mtry则定义了每次分裂时考虑的最大特征数；extra_options用于提供额外选项。
     
  • 可以直接运行的随机森林MATLAB代码
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    这段直接可用的MATLAB代码实现了随机森林算法，无需额外编程即可进行数据分类和回归分析，适合初学者快速上手机器学习项目。 这里有一份相当全面的MATLAB随机森林代码，包括主程序和示例。请注意，部分64位机器可能无法运行该代码。如果有需要的话可以下载并互相交流学习。
     
  • RF_MexStandalone-v0.02.zip
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    RF_MexStandalone-v0.02是一款独立运行的无线通信仿真工具包的早期版本，包含用于Matlab环境的Mex文件，适用于研究和教学用途。 RF_MexStandalone-v0.02.rar