在MATLAB中,使用随机森林进行回归预测可以通过TreeBagger类来实现。下面是一个完整的例子,展示了如何使用MATLAB进行随机森林回归预测: 1. 收集或生成用于随机森林回归的数据集 为了演示,我们将生成一个简单的人工数据集。这个数据集将包含多个输入特征和一个输出目标值。 matlab % 生成示例数据 num_samples = 1000; %...
1.Matlab实现GA-RF遗传算法优化随机森林多变量回归预测; 2.输入7个特征,输出1个,即多输入单输出; 3.运行环境Matlab2018及以上,运行主程序main即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; 4.遗传算法优化随机森林树数目、最大深度,命令窗口输出RMSE、MAE、R2、MAPE等评价指标。 程序设计 %...
粒子群算法优化随机森林(PSO-RF)回归预测(Matlab完整程序和数据) 输入6个特征,输出1个,即多输入单输出; 运行环境Matlab2018及以上,运行主程序main即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; 命令窗口输出RMSEP、MAE、R2、MAPE。 程序设计 %% 定义粒子群算法参数 % N 种群 T 迭代次数 %%...
RF生成步骤如图1所示: (1) 从总训练样本集D中用Bootstrap采样选取k个子训练样本集D1, D2, …, Dk, 并预建k棵分类树; (2) 在分类树的每个节点上随机地从n个指标中选取m个, 选取最优分割指标进行分割; (3) 重复步骤 (2) 遍历预建的k棵分类树; (4) 由k棵分类树形成随机森林。 Bootstrap随机抽样得...
回归预测 | MATLAB实现GA-RF遗传算法优化随机森林算法多输入单输出回归预测(多指标,多图),输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测; 多指标评价,代码质量极高;excel数据,方便替换,运行环境2018及以上。 程序设计 完整源码和数据获取方式:私信回复GA-RF遗传算法优化随机森林算法多输入单输出回归预测(多指标,多图...
随机森林通过以下步骤构建: Bootstrap采样:从原始数据集中随机抽取多个子集(bootstrap样本)。 决策树构建:对每个bootstrap样本构建一个决策树,但在每个节点上,只考虑特征的一个随机子集来决定最佳分割。 预测:对于分类问题,每个树的预测值是叶节点上类别的多数投票结果。
MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测 粒子群算法优化随机森林(PSO-RF)回归预测(Matlab完整程序和数据) 输入6个特征,输出1个,即多输入单输出; 运行环境Matlab2018及以上,运行主程序main即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; ...