其實predictionio 也是支持隨機森林算法的，可惜官方的例子沒有出現(xiàn)，我簡單寫了一點，您也可以參考這個地址：
https://github.com/runapal5/PredictionIO-DefectPrediction/blob/master/engine.json

員工經(jīng)過長期磨合與沉淀，具備了協(xié)作精神，得以通過團隊的力量開發(fā)出優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司堅持“專注、創(chuàng)新、易用”的產(chǎn)品理念，因為“專注所以專業(yè)、創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站所以易用所以簡單”。公司專注于為企業(yè)提供成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站建設、微信公眾號開發(fā)、電商網(wǎng)站開發(fā)，微信小程序定制開發(fā)，軟件定制網(wǎng)站開發(fā)等一站式互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)服務。

public class RandomForestAlgorithm extends P2LJavaAlgorithm {

    /**
     * 
     */
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    private final RandomForestAlgorithmParams ap;

    public RandomForestAlgorithm(RandomForestAlgorithmParams ap) {
        this.ap = ap;
    }

    @Override
    public RandomForestModel train(SparkContext sc, PreparedData preparedData) {
        String datapath = "/root/whk/company.txt";
        JavaRDD treedata = MLUtils.loadLibSVMFile(sc, datapath).toJavaRDD();
        Map categoricalFeaturesInfo = new HashMap();
        return RandomForest.trainClassifier(treedata, ap.getNumClasses(), categoricalFeaturesInfo, ap.getNumTrees(),
                                     ap.getFeatureSubsetStrategy(),ap.getImpurity(),ap.getMaxDepth(),ap.getMaxBins(),12345);
    }

    @Override
    public PredictedResult predict(RandomForestModel model, final Query query) {
        double[] b={12,0,0};
        model.predict(Vectors.dense(b));                                  
        return null;
    }
}