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1.jpg 65.43KB - 利用随机森林对数据进行回归预测及特征重要性排序.html 116.42KB
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- 随机森林在数据回归预测中的应用与特征.txt 1.71KB
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- 随机森林在数据回归预测中的运用及其特.doc 2.41KB
- 随机森林特征重要性排序数据回归预测代码替.html 116.65KB
资源介绍:
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随机森林在数据回归预测中的运用及其特征重要性排序的MATLAB代码
一、引言
随着大数据时代的到来，数据回归预测在众多领域中显得尤为重要。随机森林（Random
Forest，简称RF）作为一种集成学习算法，在数据回归预测中具有很高的准确性和稳定性。本文
将介绍如何使用MATLAB进行随机森林的模型构建，特别是特征重要性排序的代码实现，旨在帮助
初学者快速上手。
二、随机森林在数据回归预测中的基本原理
随机森林是一种由多棵决策树组成的集成学习算法。每棵决策树都基于随机选择的特征进行构建
，然后通过投票或平均的方式得出最终结果。在回归问题中，随机森林通过多棵决策树的预测结
果的平均值作为最终预测值。
三、MATLAB代码实现
以下是使用MATLAB进行随机森林特征重要性排序和回归预测的简单代码示例：
1. 数据准备与加载
% 假设你有一个名为'your_data.csv'的数据文件，其中包含特征和目标变量
data = readtable('your_data.csv'); % 加载数据
X = data(:, 1:end-1); % 特征数据，不包括目标变量列
y = data(:, end); % 目标变量列
2. 划分训练集和测试集
% 划分70%为训练集，30%为测试集
[trainInd, valInd] = trainTestSplit(X, y, 'Randomized', 0.7);
XTrain = X(trainInd, :); yTrain = y(trainInd, :); % 训练集数据
XTest = X(valInd, :); yTest = y(valInd, :); % 测试集数据
3. 训练随机森林模型
% 创建随机森林模型，这里以100棵树为例
nTrees = 100; % 树的数量
rfModel = TreeBagger(nTrees, XTrain', yTrain'); %
使用Bagger方法创建随机森林模型（注意：'TreeBagger'是MATLAB的集成学习方法）
4. 特征重要性排序与回归预测
% 特征重要性排序（可以输出各特征的重要性得分）
[featureImportance, ~] = featureNames(rfModel); % 获取特征重要性矩阵和排序向量
feature_importance_scores = sortrows(featureImportance, 'descend'); %
按重要性降序排列特征得分
disp('特征重要性得分：'); disp(feature_importance_scores); %
显示特征重要性得分表（替换'disp'为你的打印函数）
% 进行回归预测并计算性能指标（如均方误差MSE）
yPred = predict(rfModel, XTest'); % 对测试集进行预测
mse = mean((yTest - yPred).^2); %
计算均方误差（MSE）作为性能指标（注意：这里使用的是预测值和真实值的差值的平方的均值）
oKJflSdCj