twitter_sentiment_bert_scikit Twitter美国航空数据集情感分析（情感分析），使用Bert句子编码作为特征，实现了SVM，XGBoost，RandomForest（随机森林）等多个分类算法，从而进行了交叉验证。 数据来自 预安装 我们在Python 3环境中运行该项目，建议您使用Anaconda 3通过以下脚本安装所需的软件包。 当然，您可以使用pip进行安装。 conda create -n tweet_sentiment -c anaconda python=3.7 numpy scikit-learn xgboost pandas tensorflo

随机森林 带有详细注释的1500行的RandomForests简单C ++实现。 无依赖性，支持回归和分类。 快速开始 从下载MNIST数据集，并在某些目录中解压缩Train＆test数据 git clone cd RandomForests并制作 运行以下命令： ./RandomForests mnist_train_image_file_path mnist_train_label_file_path mnist_test_image_file_path mnist_test_label_file_path 更多的 打开main.cpp文件，然后根据需要进行修改。 在RandomForest.h中，可以更改一些参数。 输入样本是一个矩阵，每一行都是一个样本。

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。

决策树C++实现 ，内附GBDT ADABOOST 随机森林的实现方法（其实这三个方法只是在决策树外部加几层循环即可实现，代码不超过30行）

RandomForests

随机森林R语言安装包

随机森林微生物 在微生物群落中运行随机森林的演示和代码

利用python实现随机森林算法预测信用卡违约情况，使用的是海豚大数据大数据分析赛的数据

randomForestExplainer 一套工具来了解随机森林算法里面发生了什么

作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（RandomForest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。最初，我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛，包括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以及Kaggle数据科学竞赛，参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例。此外，据我的个人了解来看，一大部分成功进入答辩的队伍也都选择了Random Forest或者