基于MATLAB的森林随机决策树集成分析系统

资 源 简 介

本项目实现完整的随机森林算法框架，支持数据预处理、特征随机选择、决策树集成构建与模型训练预测，提供性能评估及可视化分析功能，适用于高精度分类与回归任务。

详 情 说 明

森林随机决策树集成分析系统

项目介绍

本项目是基于MATLAB平台开发的完整随机森林算法实现框架。系统通过集成多个决策树构建高精度预测模型，支持分类和回归任务的自动化处理。采用集成学习算法和特征随机子空间方法，提供从数据预处理到模型评估的全流程解决方案。

功能特性

• 完整算法框架：实现数据预处理、特征随机选择、决策树构建、模型训练与预测的完整流程
• 参数灵活配置：支持通过交互界面调整树的数量、最大深度、节点分裂标准等关键参数
• 多任务支持：同时适用于分类和回归分析任务
• 全面评估体系：提供准确率、混淆矩阵、均方误差等多种性能指标
• 丰富可视化：包含特征重要性排序图、决策边界图、学习曲线等分析图表

使用方法

1. 数据准备：准备CSV或MAT格式的训练数据集和测试数据集
2. 参数设置：通过界面设置树的数量（默认100）、最大深度等参数
3. 模型训练：系统自动进行数据预处理并训练随机森林模型
4. 预测分析：使用训练好的模型对测试数据进行预测
5. 结果评估：查看预测结果和性能指标，分析可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据加载与预处理接口、随机森林模型训练引擎、预测与结果生成器、性能评估计算单元以及可视化图表绘制组件。该文件作为系统的主要入口点，负责协调各功能模块的协同工作，实现从数据输入到结果输出的完整处理流程。