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）
  ☆413Updated 5 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
  ☆176Updated 5 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆76Updated 5 years ago
• MichaelLee826 / iris_classification_BPNeuralNetwork
  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
  ☆352Updated 5 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)
  ☆83Updated 5 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
  ☆44Updated 5 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
  ☆56Updated 5 years ago
• KeshengZhang / Covid-19-ARIMA-Time-Series-Prediction
  如何使用ARIMA模型预测世界肺炎确诊人数？【时序数据预测】
  ☆40Updated 5 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
  ☆79Updated 5 years ago
• 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…
  ☆210Updated 5 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆118Updated 4 years ago
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆61Updated 7 years ago
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
  ☆414Updated last year
• Erikfather / Decision_tree-python
  决策树分类（ID3，C4.5，CART）
  ☆482Updated last year
• guangyaooo / MLTemplate
  机器学习(Machine Learning, ML)python简洁实现，包括混合高斯模型，KMeans，决策树，随机森林，K近邻，线性判别分析，逻辑斯蒂回归（梯度下降法，牛顿法），多层感知机（分类+回归），Naive Bayes（离散+高斯），多分类SVM，线性回归，隐马…
  ☆147Updated 4 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆47Updated 10 years ago
• BackyardofAbela / EnsembleLearning
  包括决策树和随机森林进行离职人员预测，Xgboost和lightGBM的应用
  ☆289Updated 5 years ago
• ymzx / pso-svm
  粒子群算法优化支持向量机
  ☆139Updated 3 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆82Updated 7 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。
  ☆192Updated 5 years ago
• leezqcst / machine-learning-algorithm
  记录小润了解的各种机器学习算法的实现以及基础概念，包括有监督学习，无监督学习，分类，聚类，回归；神经元模型，多层感知器，BP算法；损失函数，激活函数，梯度下降法；全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络；训练集，测试集，交叉验证，欠拟合，过拟合；数据规范化等
  ☆156Updated 8 years ago
• yangwohenmai / TimeSeriesForecasting
  基于统计学的时间序列预测(AR,ARM).
  ☆282Updated 4 years ago
• bainingchao / PyDataPreprocessing
  《Python数据预处理技术与实践》源码下载
  ☆204Updated 5 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆41Updated 6 years ago
• Wddzht / DataPreprocessing
  数据预处理过程(属性选择, 异常值处理, 归一化, 标准化等)
  ☆63Updated 5 years ago
• Happyxianyueveryday / statslibrary
  统计分析课程实验作业/包含《统计分析方法》中因子分析，主成分分析，Kmeans聚类等典型算法的手写实现
  ☆77Updated 5 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
• 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
  ☆53Updated 7 years ago
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆158Updated 4 years ago
• haoyuhu / cluster-analysis
  K-Means++(HCM), Fuzzy C-Means(FCM), Hierarchical Clustering, DBscan
  ☆377Updated 4 months ago