MATLAB实现的ID3决策树与随机森林分类系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一个集成了ID3决策树和随机森林的机器学习分类框架。系统通过信息增益选择特征构建多个决策树，采用多数投票机制进行预测，适用于结构化数据的分类任务，支持模型训练与评估功能。

详 情 说 明

基于ID3决策树与随机森林的机器学习分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的机器学习分类框架，结合了经典的ID3决策树算法与随机森林集成学习方法。系统能够从带有离散特征和分类标签的训练数据中构建多个决策树组成决策森林，并通过多数投票机制对新样本进行分类预测。该项目特别适合机器学习初学者深入理解决策树的工作原理和集成学习的基本概念。

功能特性

• ID3决策树算法：基于信息增益准则选择最优分裂特征，构建完整的决策树模型
• 随机森林集成：通过自助采样(Bootstrap)构建多棵决策树，形成决策森林
• 多数投票决策：在预测阶段收集所有决策树的分类结果，采用多数表决机制确定最终分类
• 模型可视化：支持决策树结构的可视化展示（如提供相应功能）
• 性能评估：提供模型准确率等基本评估指标

使用方法

1. 准备数据：确保训练数据(aaa)为包含特征矩阵和标签向量的表格格式，特征应为离散型变量，标签为分类变量；测试数据(bbb)需与训练数据特征维度一致，但不含标签信息

1. 运行系统：执行主程序文件启动分类系统

1. 模型训练：系统将自动读取训练数据，构建随机森林模型

1. 预测分类：输入测试数据，系统将输出基于随机森林集成的分类结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 足够的内存空间以存储决策森林模型
• 支持表格数据处理的相关工具箱

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制中心，承担了数据读取与预处理、模型参数配置、决策树构建流程控制、随机森林集成实现、分类预测执行以及结果输出展示等一系列核心功能的协调与管理。它实现了从数据输入到预测结果生成的全流程自动化处理，确保用户能够通过简单操作完成复杂的机器学习分类任务。