随机森林回归代码matlab

以下是一个简单的随机森林回归模型的Matlab代码，包括数据导入、模型建立、误差计算、保存模型和绘制对比图的多个功能：

% 数据导入
data = readtable('data.csv'); % 读取数据文件
X = table2array(data(:, 1:end-1)); % 提取自变量
Y = table2array(data(:, end)); % 提取因变量

% 模型建立
Mdl = TreeBagger(50, X, Y, 'Method', 'regression'); % 建立50棵决策树的随机森林回归模型

% 误差计算
Y_pred = predict(Mdl, X); % 预测因变量
RMSE = sqrt(mean((Y - Y_pred).^2)); % 计算均方根误差

% 保存模型
save('model.mat', 'Mdl'); % 将模型保存为model.mat文件

% 绘制对比图
figure;
plot(Y, 'b'); % 绘制真实值曲线
hold on;
plot(Y_pred, 'r'); % 绘制预测值曲线
legend('True', 'Predicted');
xlabel('Sample');
ylabel('Response');
title(['RMSE = ', num2str(RMSE)]);

相关问题

随机森林回归代码MATLAB

以下是随机森林回归的MATLAB代码示例：

% 加载数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
Y = data.Y;

% 创建随机森林回归器
B = TreeBagger(50, X, Y, 'Method', 'regression');

% 预测
X_test = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];
Y_pred = predict(B, X_test);

% 显示预测结果
disp(Y_pred);

在这个示例中，我们首先加载数据，然后使用MATLAB内置的TreeBagger函数创建一个包含50个决策树的随机森林回归器。接下来，我们使用predict函数对新数据进行预测，并将结果保存在Y_pred中。最后，我们将预测结果打印出来。请注意，这个示例仅用于演示目的，实际使用时需要根据具体情况进行修改。

随机森林回归预测matlab代码

随机森林回归是一种强大的机器学习算法，可用于解决回归问题。下面是一个用MATLAB实现随机森林回归预测的简单代码示例：

% 导入数据
data = load('data.mat');
X = data(:, 1:end-1); % 特征向量
y = data(:, end); % 目标向量

% 构建随机森林回归模型
numTrees = 50; % 设置决策树的数量
model = TreeBagger(numTrees, X, y);

% 预测
newData = [1, 2, 3]; % 待预测的新数据
predictedValue = predict(model, newData);

% 显示预测结果
disp(predictedValue);

在这个示例中，我们首先导入数据，其中包含特征向量X和目标向量y。然后，我们使用TreeBagger函数构建了一个包含50个决策树的随机森林回归模型。接下来，我们定义了一个待预测的新数据newData。最后，我们使用predict函数用新数据对模型进行预测，并将结果显示出来。

这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据预处理、参数调整和模型评估步骤。然而，这个示例可以帮助您了解如何使用MATLAB进行随机森林回归预测。