MATLAB随机森林多特征分类预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现随机森林算法，支持多维数据的分类与预测，提供模型训练、验证及可视化功能。适用于生物特征识别、金融风险分析、图像分类等多种场景，兼具高效性与易用性。

详 情 说 明

基于随机森林算法的多特征数据分类与预测系统

项目介绍

本项目是一个基于随机森林机器学习算法的多特征数据分类与预测系统。系统能够对包含多个特征维度的数值型数据进行高效分类与预测，并支持模型性能验证与可视化分析。可广泛应用于生物特征识别、金融风险评估、图像分类等多个领域的模式识别任务。

功能特性

• 高效分类预测：采用随机森林集成学习算法，实现对多维特征数据的准确分类
• 模型验证：支持交叉验证方法评估模型泛化性能，输出准确率等评估指标
• 特征分析：提供特征重要性评估功能，识别关键影响特征
• 可视化展示：生成特征重要性排序图、混淆矩阵等直观的可视化分析结果
• 灵活输入：支持CSV、Excel等多种格式的数据文件输入

使用方法

1. 准备输入数据文件，确保数据格式为数值型矩阵，包含特征列和可选的类别标签列
2. 运行主程序文件，系统将自动完成数据预处理、模型训练与验证过程
3. 查看输出的预测结果标签和模型准确率报表
4. 分析生成的特征重要性排序图和混淆矩阵可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 足够内存以处理大规模特征数据集

文件说明

主程序文件整合了数据读取与预处理、随机森林模型的构建与参数配置、模型的训练与交叉验证、对新数据的预测与结果输出、特征重要性的计算与排序展示，以及混淆矩阵等性能评估结果的可视化分析等核心功能模块，实现了从数据输入到结果呈现的完整分类预测流程。