请呈现一个完整的代码
时间: 2024-09-12 07:09:53 浏览: 9
当然可以,下面是一个完整的MATLAB随机森林回归分析代码,包含了从数据划分、模型训练到性能评估的所有步骤:
```matlab
% 导入所需库
addpath('weka'); % 如果你使用的是Weka工具箱,请确保添加路径
% 假设径流深数据存储在.csv文件中
load('runoff_data.mat'); % 替换为你的实际数据文件名
if ~exist('runoff_data', 'var')
error('Please load your runoff_data first.');
end
% 数据预处理(假设数据已经被读入并格式化好)
data = runoff_data; % 含有8个特征和1个目标变量
nFeatures = size(data, 2) - 1;
X = data(:, 2:end); % 特征部分
y = data(:, end); % 目标变量部分
% 数据划分(11年训练,19年测试)
trainSize = floor(0.7 * length(y)); % 70%用于训练
trainIndex = randperm(length(y), trainSize);
testIndex = setdiff(1:length(y), trainIndex);
trainX = X(trainIndex, :);
trainY = y(trainIndex);
testX = X(testIndex, :);
testY = y(testIndex);
% 使用Weka的RandomForest建立模型
options = wekaOptions(' '-T 'weka.classifiers.trees.RandomForest');
options.set('NumLearningCycles', '30'); % 30个迭代周期,可根据需要调整
options.set('NumTrees', '100'); % 100棵树
model = RandomForest(trainX', trainY', options); % 注意这里用转置,因为weka期望特征行向量
model = model.buildClassifier(trainX'); % 训练模型
% 预测
predictions = predict(model, testX');
% 计算性能指标(如RMSE)
rmse = sqrt(mean((testY - predictions).^2));
fprintf('Root Mean Squared Error (RMSE): %.4f\n', rmse);
% 可视化结果
scatter(testY, predictions);
xlabel('True Values');
ylabel('Predicted Values');
title(['RMSE: ', num2str(rmse)]);