matlab随机森林回归预测
时间: 2023-09-08 12:13:30 浏览: 46
使用随机森林回归预测可以在MATLAB中使用以下步骤:
1. 准备数据集:将数据集分为训练集和测试集。
2. 导入随机森林回归模型:使用TreeBagger函数导入随机森林回归模型。
3. 训练模型:使用train函数训练随机森林回归模型。
4. 预测:使用predict函数对测试集进行预测。
下面是一个简单的示例:
```matlab
%加载数据集
load fisheriris
%将数据集分为训练集和测试集
trainData = meas(1:100,:);
trainLabels = species(1:100);
testData = meas(101:end,:);
testLabels = species(101:end);
%定义随机森林回归模型参数
numTrees = 100;
minLeafSize = 5;
%导入随机森林回归模型
rfModel = TreeBagger(numTrees, trainData, trainLabels, 'Method', 'regression', 'MinLeafSize', minLeafSize);
%训练模型
rfModel = train(rfModel);
%预测
predictedLabels = predict(rfModel, testData);
%计算预测误差
mse = mean((testLabels - predictedLabels).^2);
rmse = sqrt(mse);
```
其中,numTrees和minLeafSize是可以自己定义的参数,用于控制随机森林回归模型的训练效果。