MATLAB随机森林与集成学习算法实现项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB集成学习工具箱，开发了一套随机森林建模与分析系统。通过Bagging方法生成多棵决策树，支持分类和回归任务的高精度预测，提供交互式模型构建与分析功能。

详 情 说 明

基于MATLAB的随机森林集成决策树建模与分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB集成学习工具箱开发的随机森林算法实现系统。系统核心功能为利用Bagging集成学习方法构建多棵决策树，形成随机森林模型，以解决分类或回归预测问题。系统提供了从数据导入、模型训练、参数调整、性能评估到结果可视化的完整工作流，用户可通过交互式界面便捷地操作系统，并获得高精度的预测模型与分析报告。

功能特性

• 集成建模：采用Bagging（自助采样）技术自动生成并集成多棵决策树，构建稳健的随机森林模型。
• 灵活参数配置：支持用户交互式调整关键参数，包括森林中决策树的数量、单棵树的最大分裂深度、是否进行袋外（OOB）验证等。
• 多任务支持：兼容分类（离散标签）与回归（连续值）两种预测任务。
• 模型可视化：提供单棵示例决策树的结构图、特征重要性排名图，帮助用户理解模型内在机制。
• 全面性能评估：内置多种评估工具，包括分类任务的混淆矩阵、回归任务的残差分析图，以及通用的袋外误差分析、准确率/误差计算。
• 结果导出：支持将训练好的模型保存为.mat文件，预测结果及性能报告也可导出供进一步使用。

使用方法

1. 准备数据：准备训练数据集（表格或矩阵格式），确保包含特征变量和对应的标签（分类标签或连续值）。
2. 配置参数：运行主程序，在交互界面中设置模型参数（如树的数量、树深度等）或使用默认参数。
3. 模型训练：系统将基于训练数据构建随机森林模型，并可根据设置进行OOB误差估计。
4. 进行分析：训练完成后，系统可生成特征重要性分析、模型性能报告（混淆矩阵/残差图）和决策树可视化图。
5. 进行预测：导入与训练集特征维度一致的新数据，利用训练好的模型进行预测，并获得预测结果及（分类任务的）概率分布。
6. 导出结果：将模型、预测结果或分析报告导出保存。

系统要求

• 软件平台：需要安装MATLAB（建议版本 R2020b 或更高版本）。
• 必要工具箱：必须安装 MATLAB 的 Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了用户交互界面启动、训练数据读取与预处理、随机森林模型参数接收与配置、模型训练过程的执行、训练后模型的持久化保存、对新数据集进行预测、各类分析结果（如特征重要性、模型性能指标）的计算与图形化展示，以及关键结果（如模型文件、预测结果）的导出功能。