其实predictionio 也是支持随机森林算法的，可惜官方的例子没有出现，我简单写了一点，您也可以参考这个地址：
https://github.com/runapal5/PredictionIO-DefectPrediction/blob/master/engine.json

员工经过长期磨合与沉淀，具备了协作精神，得以通过团队的力量开发出优质的产品。成都创新互联公司坚持“专注、创新、易用”的产品理念，因为“专注所以专业、创新互联网站所以易用所以简单”。公司专注于为企业提供成都做网站、成都网站建设、微信公众号开发、电商网站开发，微信小程序定制开发，软件定制网站开发等一站式互联网企业服务。

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;
    }
}

网页标题：predictionio随机森林
本文路径：http://ybzwz.com/article/gophpj.html