随机森林代码

资 源 简 介

随机森林代码

详 情 说 明

随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。在Matlab环境下实现的随机森林分类器通常包含以下核心组件：

决策树构建：每棵树通过在随机选择的特征子集上进行分裂来构建，降低各树之间的相关性。

投票机制：对于分类问题，采用多数表决的方式综合所有决策树的预测结果。

随机性控制：通过两个关键随机策略保证多样性：特征随机选择和数据采样（bootstrap）。

值得注意的是，该实现作者明确指出这是一个教育性质的版本，缺少工业级应用所需的重要功能如剪枝优化。这说明它更适合用于算法理解和小规模实验，而非生产环境。

作为扩展，该工具箱还包含SVM支持向量机分类器，这为用户提供了对比两种不同范式的机器学习算法的机会。随机森林作为bagging方法的代表，与SVM这种基于结构风险最小化的算法形成有趣对比，特别适合教学场景。

对于想深入理解集成学习的研究者，可以进一步探索随机森林的变种，比如考虑极端随机树(Extra-Trees)或研究特征重要性评估方法。