用matlab实现随机森林算法

资 源 简 介

用matlab实现随机森林算法

详 情 说 明

在Matlab中实现随机森林算法可以通过内置的统计和机器学习工具箱完成，其核心是基于决策树的集成学习思想。随机森林通过构建多棵决策树进行预测，最终通过投票（分类）或平均（回归）得到结果，这种机制能有效降低过拟合风险。

Matlab提供了`TreeBagger`函数作为随机森林的主要实现接口。该函数支持关键参数调节，例如： 树的数量（`NumTrees`）：通常设置50-500之间，数量越多模型越稳定，但计算成本增加。 分裂特征数（`NumPredictorsToSample`）：默认为特征总数的平方根，适用于分类问题。 最小叶节点样本数（`MinLeafSize`）：控制树的生长深度，值越小模型越复杂。

使用流程包括数据准备、模型训练和预测三部分。训练阶段需指定输入特征矩阵和响应变量，支持分类与回归任务。通过`oobError`可计算袋外误差评估模型性能，而`predict`函数用于新数据预测。

扩展方向包括特征重要性分析（通过`OOBPermutedPredictorDeltaError`）以及超参数优化（结合交叉验证）。对于大规模数据，可通过并行计算加速训练（设置`UseParallel`为true）。