RFLeaf定义初始的叶子节点个数,我这里设置了从5到500,也就是从5到500这个范围内找到最优叶子节点个数。 Input与Output分别是我的输入(自变量)与输出(因变量),大家自己设置即可。 运行后得到下图: image 首先,我们看到MSE最低的线是红色的,也就是5左右的叶子节点数比较合适;再看...
基于随机森林RF的回归预测,随机森林RF重要性排序,多变量输入模型。运行环境为matlab2018,程序内注释详细,直接替换数据就可以用。随机森林的特征变量重要性排序在特征选择和特征分析中具有广泛的用途。它可以用来识别哪些特征对目标变量的预测最为重要,从而帮助我们理解
基于随机森林的单变量时间序列预测Matlab程序RF (0)踩踩(0) 所需:1积分 js-ipfs-http-client 2024-10-12 20:36:53 积分:1 ip-location-db 2024-10-12 20:35:22 积分:1 DMI_LowRank_and_Subspace_Recon 2024-10-12 20:16:04 积分:1 3DMicrofluidChannel ...
为了验证HBA-RF算法在风电数据回归预测中的有效性,我们使用了一组真实的风电数据进行实验。实验结果表明,相比传统的回归方法,HBA-RF算法在风电数据的预测准确性和稳定性上都有显著的改进。通过优化随机森林的参数,HBA-RF算法能够更好地捕捉到风速、风向和其他气象因素对风电发电量的影响,从而提高预测的准确性。 除了风...
其中,RFOptimizationNum是为了多次循环,防止最优结果受到随机干扰;大家如果不需要,可以将这句话删除。 RFLeaf定义初始的叶子节点个数,我这里设置了从5到500,也就是从5到500这个范围内找到最优叶子节点个数。 Input与Output分别是我的输入(自变量)与输出(因变量),大家自己设置即可。
其中,RFOptimizationNum是为了多次循环,防止最优结果受到随机干扰;大家如果不需要,可以将这句话删除。 RFLeaf定义初始的叶子节点个数,我这里设置了从5到500,也就是从5到500这个范围内找到最优叶子节点个数。 Input与Output分别是我的输入(自变量)与输出(因变量),大家自己设置即可。
其中,RFOptimizationNum是为了多次循环,防止最优结果受到随机干扰;大家如果不需要,可以将这句话删除。 RFLeaf定义初始的叶子节点个数,我这里设置了从5到500,也就是从5到500这个范围内找到最优叶子节点个数。 Input与Output分别是我的输入(自变量)与输出(因变量),大家自己设置即可。
因为我这里是做估产回归的,因此变量名称就带上了“Yield”,大家理解即可。 1.4 随机森林实现 这部分代码其实比较简单。 代码语言:javascript 复制 %%RFnTree=100;nLeaf=5;RFModel=TreeBagger(nTree,TrainVARI,TrainYield,...'Method','regression','OOBPredictorImportance','on','MinLeafSize',nLeaf...