Alternatives and similar repositories for RandomForest:

Users that are interested in RandomForest are comparing it to the libraries listed below

• zhaoxingfeng / RandomForest
  随机森林，Random Forest（RF）
  ☆385Updated 4 years ago
• goodboyv / Sklearn_Mochine_leanring
  利用sklearn实现机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等
  ☆148Updated 4 years ago
• JiongXing / sklearn-DecisionTree
  决策树、随机森林
  ☆47Updated 6 years ago
• wyn-365 / temp-predict
  实验源代码-----基于随机森林的气温预测
  ☆39Updated 4 years ago
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
  机器学习预测系统汇总：包括贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归、多项式回归、决策树回归、深度神经网络预测
  ☆72Updated 4 years ago
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
  ☆386Updated 9 months ago
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆150Updated 3 years ago
• Ultraopxt / Predict-the-rent-probability-of-a-room
  机器学习预测模型，分别用逻辑回归，决策树，随机森林，神经网络，XGBOOST和支持向量机算法建模，交叉验证，并选出AUC最优的模型。特征工程优化后，AUC值达到0.8259
  ☆54Updated 4 years ago
• ymzx / pso-svm
  粒子群算法优化支持向量机
  ☆133Updated 2 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆80Updated 6 years ago
• HiddenSharp / LSTM-SVM-RF-time-series
  Regression prediction of time series data using LSTM, SVM and random forest. 使用LSTM、SVM、随机森林对时间序列数据进行回归预测，注释拉满。
  ☆183Updated 4 years ago
• yangxcc / Sklearn-Algorithm
  Sklearn机器学习中的主要算法原理以及实现(线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、K-Means聚类、KNN、PCA主成分分析、BP神经网络)
  ☆81Updated 4 years ago
• dukuanbing / bpnn-stock-price-prediction
  使用bp神经网络预测股票价格。BP neural network is used to predict the stock price.
  ☆35Updated 4 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆45Updated 9 years ago
• zhaoxingfeng / SVM
  支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多类分类
  ☆30Updated 8 years ago
• Zhk0314 / GA-BP
  基于遗传算法的BP神经网络
  ☆15Updated 3 years ago
• gotgith / Machine-Learning-
  使用pyhton3语言对机器学习算法中的K近邻算法、线性回归、多项式回归、逻辑回归、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习、boosting 等进行了算法的实现以及实验分析
  ☆43Updated 5 years ago
• WangXiaoMingo / machine-learning
  常见机器学习算法回归、分类应用示例，调参；包括基础的线性回归算法、集成学习、支持向量机等；调参包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、优化算法如GA优化等。
  ☆19Updated last year
• KangCai / Machine-Learning-Algorithm
  【Numpy 手写实现】SVM 支持向量机 | KNN K近邻 | Kmeans | Logistic Regression 逻辑回归 | Maximum Entropy 最大熵 | Naive Bayes 朴素贝叶斯 | Perception 感知机 | Decision…
  ☆202Updated 4 years ago
• angeliababy / houseprice_regression
  数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理
  ☆41Updated 5 years ago
• teamowu / Machine-Learning
  🤖机器学习实战🤖：决策树、随机森林线性回归、逻辑回归、贝叶斯、kNN等
  ☆26Updated 5 years ago
• qiuhaining / sklearn-SVM
  支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等
  ☆52Updated 7 years ago
• stxupengyu / BP-RBF-Prediction
  使用BP神经网络、RBF神经网络以及PSO优化的RBF神经网络进行数据的预测
  ☆195Updated 4 years ago
• Leo1998-Lu / Machine-learning-on-iris
  基于iris数据集进行四种机器学习算法（决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机SVM）的训练，使用交叉检验（Cross-validation）对比了各算法的预测准确率。
  ☆21Updated 4 years ago
• pursueDSxie / randomforest
  随机森林，该模型用于预测气候温度
  ☆14Updated 2 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆115Updated 4 years ago
• AbtMyML / -SVM
  麻雀算法优化支持向量机 python实现
  ☆13Updated 2 years ago
• jhqi / rnn-lstm-multiple-regression
  使用svr, mlp, rnn, lstm, am-lstm进行多元时间序列回归预测
  ☆57Updated 2 years ago
• shih8674 / PSO-train-BP-NN
  use PSO to train the sigle layer NN structure
  ☆24Updated 2 years ago
• bingdiaoxiaomao / hyper-parameters-optimization
  机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt
  ☆14Updated 6 years ago