用随机森林实现泰坦尼克号数据集的分类预测，包含参数调试过程和分类结果评估，并绘制ROC曲线。

它是一个面向新手和专家的开源的机器学习和数据可视化工具，带有很多用于数据挖掘或机器学习模型的交互式数据分析工作流程；另外，它绑定了Python语言进行脚本开发。包含一系列数据挖掘流程的组件，比如数据预处理，建模，模型评估以及可视化。 数据预处理主要包括：数据合并（将两个不同数据集的指定特征合并为同一数据集）；数据采样，数据异常点去除以及相关性检验（协方差），rank以及置乱等 模型主要包括：CN2规则归纳，k近邻，决策树，随机森林，支持向量机，线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯，adaboost，神

主要介绍了ptyhon 随机森林算法及其优化详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下