随机森林的matlab的预测Iris

RandomForest,随机森林算法

利用matlab自带的数据、决策树函数classregtree来构造决策树，将数据分别train和Test，并用Test对构造的随机森林进行验证。

国外的基于随机森林思想的分类和回归算法，调试通过

用vs2008编写的c++版本的randomforest。基于决策树c4.5模型设计，并配有两个简单的分类实例。

opencv结合C++的随机森林算法，可以设计分类器，分成N颗决策树，进行人脸和车辆检测和识别

Random forest image classification

随机森林算法介绍，详细介绍随机森林算法的原理，流程，功能，特性。

随机森林算法是一种基于决策树的集成学习方法，通过随机选择特征和样本进行多个决策树的构建，并进行投票或平均来预测结果。随机森林算法具有高准确性、低方差、不易过拟合等优点，适用于分类和回归问题。随机森林算

随机森林是一个树型分类器{h(x,k),k=1,…}的集合。其中元分类器h(x,k)是用CART算法构建的没有剪枝的分类回归树；x是输入向量；k是独立同分布的随机向量，决定了单颗树的生长过程；森

本代码演示了随机森林模型的Python实现，包含相关数据格式说明。供学习参考。