随机森林的matlab算法

资 源 简 介

随机森林的matlab算法

详 情 说 明

随机森林是一种强大的集成学习算法，主要用于分类和回归问题。在MATLAB中实现随机森林通常涉及两个核心函数：`model`用于训练模型，`tree`用于分类预测。

训练函数（model） 训练函数的主要任务是构建随机森林模型。其核心逻辑包括以下步骤： 数据准备：输入训练数据和对应的标签，确保数据格式正确（如矩阵或表格）。 参数设置：设定决策树的数量、每个节点的特征子集大小（通常为特征总数的平方根）以及其他超参数（如最大树深度）。 自助采样（Bootstrap）：对训练数据进行有放回抽样，生成多组不同的训练子集。 构建决策树：对每个子集独立训练一棵决策树，并在每个节点选择最优特征进行分裂。

分类函数（tree） 分类函数基于训练好的随机森林模型对新数据进行预测： 投票机制：每棵决策树对新样本进行分类，最终结果由所有树的投票（多数表决）决定。 概率输出：某些实现还支持输出每个类别的概率，反映森林中树的投票分布。

扩展思路 随机森林的优势在于抗过拟合和特征重要性评估。在MATLAB中，可以通过`TreeBagger`类实现完整的随机森林功能，包括特征重要性排序和模型优化。对于大规模数据，还可以通过调整树的数量和并行计算提升效率。