MATLAB实现的随机森林多类别分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用随机森林算法处理多类别分类任务。系统集成数据预处理、模型训练、参数优化与评估模块，支持自动特征选择和交叉验证，并提供可视化分类结果与特征重要性分析，适合机器学习应用与教学演示。

详 情 说 明

基于随机森林的多类别数据分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于随机森林算法的多类别数据分类系统。系统集成了数据预处理、模型训练、超参数优化、预测评估及结果可视化等功能模块，能够高效地处理多类别分类任务，并提供全面的模型性能分析和可视化报告。

功能特性

• 数据预处理：自动处理特征矩阵和标签向量，支持缺失值处理和数据类型检查
• 模型训练：基于随机森林算法构建分类模型，支持自定义树木数量、最大深度等超参数
• 参数优化：内置交叉验证技术，自动优化模型参数以获得最佳性能
• 特征选择：提供特征重要性评估功能，自动识别关键特征变量
• 性能评估：全面评估模型性能，输出准确率、精确率、召回率、F1分数等指标
• 结果可视化：生成混淆矩阵图和特征重要性排序条形图，直观展示分类效果

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（特征矩阵和标签向量）和测试数据集（特征矩阵）
2. 参数配置：设置随机森林超参数（树木数量、最大深度、最小叶子样本数等）
3. 模型训练：运行系统进行模型训练和参数优化
4. 预测评估：使用训练好的模型对测试集进行预测，获得分类结果和性能指标
5. 结果分析：查看生成的性能报告和可视化图表，分析模型表现

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 工具包依赖：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：建议4GB以上RAM（根据数据规模调整）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能流程，包括数据加载与预处理、随机森林模型的初始化与训练、超参数的自动优化配置、基于交叉验证的模型性能评估、测试数据的预测与结果生成、多种性能指标的计算与输出、分类结果的可视化图表绘制，以及最终模型报告的总结与保存。该文件实现了从数据输入到结果输出的完整分类Pipeline。