随机森林算法，用于数据分类和显现回归

资 源 简 介

随机森林算法，用于数据分类和显现回归

详 情 说 明

随机森林是一种强大的集成学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过构建多棵决策树来实现预测，每棵树基于不同的数据子集和特征子集建立，最终通过投票或平均的方式得出预测结果。

在分类问题中，随机森林可以处理多种特征类型，包括连续变量和类别变量。算法自动评估特征重要性，对于理解数据特征非常有帮助。回归任务中，随机森林通过组合多棵树的预测结果，能够有效减少过拟合风险。

Matlab环境中使用随机森林非常便捷，通常只需要准备数据文件并指定路径。算法实现时主要关注几个关键参数：树的数量、每棵树使用的特征数量以及树的深度等。合理调整这些参数可以显著提升模型性能。

随机森林的优势在于它对异常值和噪声数据具有较好的鲁棒性，且不需要复杂的特征预处理。同时，算法内置的特征重要性评估功能为特征选择提供了便利。