随机森林matlab代码

资 源 简 介

随机森林matlab代码

详 情 说 明

随机森林是一种强大的集成学习方法，它通过构建多个决策树并组合它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。在Matlab中实现随机森林可以为初学者提供一个直观的理解途径。

基本原理 随机森林通过两个关键思想实现优越性能：Bagging（自助聚集）和随机特征选择。每棵决策树都在不同的数据子集和特征子集上训练，这种多样性使得整体模型更加稳定。

Matlab实现要点 C4.5决策树作为基学习器 C4.5算法是经典决策树算法，它使用信息增益比作为特征选择标准，能够处理连续值和缺失值，这些特性使其非常适合作为随机森林的基分类器。

数据采样过程 采用Bootstrap抽样方法为每棵树创建训练子集，这种有放回的抽样保证了每棵树的训练数据略有不同，增加了模型的多样性。

特征随机选择 在每个节点分裂时，不是考虑所有特征，而是随机选择特征子集进行评估，这进一步增加了树之间的差异性。

实现流程 设定森林参数：确定树的数量、特征采样比例等 并行构建多棵C4.5决策树 预测时采用多数投票法（分类）或平均法（回归） 评估模型性能

学习建议 初学者可以重点关注： 单棵决策树的构建过程 随机性的引入方式 集成预测的实现机制 通过调整树的数量和特征采样比例，可以直观地观察这些参数对模型性能的影响。