随机森林填补缺失值 matlab代码

随机森林是一种常用的机器学习算法可以用于填补缺失值。下面是使用Matlab实现随机森林填补缺失值的代码示例：

% 导入数据
data = load('data.mat');
X = data.X;

% 创建随机森林模型
numTrees = 100; % 设置决策树的数量
model = TreeBagger(numTrees, X, 'Method', 'regression');

% 预测缺失值
missingIndices = find(isnan(X)); % 找到缺失值的索引
predictedValues = predict(model, X); % 使用随机森林模型预测缺失值

% 填补缺失值
X_filled = X;
X_filled(missingIndices) = predictedValues(missingIndices);

% 输出填补后的数据
disp(X_filled);

在上述代码中，首先导入数据并定义了一个随机森林模型。然后，通过`find(isnan(X))`找到数据中的缺失值索引，并使用`predict`函数使用随机森林模型预测缺失值。最后，将预测的缺失值填充回原始数据中。