随机森林 多输入多输出matlab 代码

随机森林是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类、回归和特征选择等方面。 MATLAB提供了一个强大的函数库，用于随机森林算法的实现。下面是多输入多输出MATLAB代码的例子：

% 这里是随机森林分类器的实现

train_data = [1 2 3; 2 3 4; 3 4 5; 4 5 6; 5 6 7; 6 7 8; 7 8 9; 8 9 10];

train_label = [1 0 1 0 1 0 1 0];

test_data = [2 4 6; 3 5 7; 4 6 8];

test_label = [0 1 0];

% 创建一个随机森林分类器

rf_tree = TreeBagger(10, train_data, train_label, 'Method', 'classification');

% 预测测试数据

test_predict_label = predict(rf_tree, test_data);

% 计算精度

accuracy = sum(test_predict_label == test_label) / size(test_label, 1);

% 输出结果

fprintf('随机森林分类器的精度: %f\n', accuracy);

此代码解释：将一个包含8行和3列的训练数据train_data和输出标签train_label传递给它，随机森林函数创建一个分类器，用于对新输入测试数据test_data进行分类。 test_label是测试数据的输出标签，test_predict_label则是分类器预测的输出标签。最后计算分类器的精度。