随机森林超参数调优MATLAB

在MATLAB中进行随机森林超参数调优可以通过使用交叉验证来选择最佳的超参数组合。下面是一个基本的步骤：

1. 准备数据集：将数据集划分为训练集和测试集。

2. 创建随机森林模型：使用fitensemble函数创建一个随机森林分类器或回归器。

3. 定义超参数搜索空间：确定需要调优的超参数范围。

4. 设置交叉验证：使用cvpartition函数创建一个交叉验证对象，指定交叉验证的折数。

5. 定义评估指标：选择一个适当的评估指标，例如分类问题可以使用分类准确率或F1分数，回归问题可以使用均方误差或R平方。

6. 超参数调优：使用hyperparameters函数创建一个超参数优化器对象，指定要优化的超参数和搜索范围。

7. 执行超参数搜索：使用tuning函数执行超参数搜索，传入随机森林模型、交叉验证对象、评估指标和超参数优化器对象。

8. 获取最佳超参数组合：使用bestPoint函数获取最佳超参数组合。

9. 重新训练模型：使用最佳超参数组合重新训练随机森林模型。

10. 评估模型性能：使用测试集评估模型的性能。

下面是一个示例代码，演示如何在MATLAB中进行随机森林超参数调优：

% 准备数据集
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 创建随机森林模型
model = fitensemble(X, Y, 'Bag', 100, 'Tree', 'Type', 'Classification');

% 定义超参数搜索空间
paramGrid = struct('NumLearningCycles', [50, 100, 200], 'MinLeafSize', [1, 5, 10]);

% 设置交叉验证
cv = cvpartition(Y, 'KFold', 5);

% 定义评估指标
evalMetric = 'accuracy';

% 超参数调优
opt = hyperparameters('fitensemble');
opt.MaxObjectiveEvaluations = 10;
opt.HyperparameterOptimizationOptions.RandomSearchFactor = 3;
opt.HyperparameterOptimizationOptions.UseParallel = true;
opt.HyperparameterOptimizationOptions.ShowPlots = true;
opt.HyperparameterOptimizationOptions.Verbose = 1;

% 执行超参数搜索
tunedModel = tuning(model, X, Y, cv, evalMetric, paramGrid, opt);

% 获取最佳超参数组合
bestParams = bestPoint(tunedModel);

% 重新训练模型
bestModel = fitensemble(X, Y, 'Bag', bestParams.NumLearningCycles, 'Tree', 'Type', 'Classification', 'MinLeafSize', bestParams.MinLeafSize);

% 评估模型性能
predY = predict(bestModel, X);
accuracy = sum(strcmp(predY, Y)) / numel(Y);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

这是一个基本的随机森林超参数调优的示例，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。同时，你也可以根据具体问题的特点来选择合适的超参数和评估指标。