matlab 随机森林预测模型

以下是使用MATLAB实现随机森林预测模型的示例代码：

% 引用所需的子文件夹
addpath('RF_Reg_C');

% 加载数据
load('data.mat'); % 假设数据保存在data.mat文件中

% 划分训练集和测试集
trainData = data(1:100, :); % 假设前100个样本为训练集
testData = data(101:end, :); % 假设剩余样本为测试集

% 提取特征和标签
trainFeatures = trainData(:, 1:15); % 假设前15列为特征
trainLabels = trainData(:, 16); % 假设第16列为标签

% 构建随机森林模型
numTrees = 100; % 假设使用100棵树
model = TreeBagger(numTrees, trainFeatures, trainLabels);

% 预测测试集
testFeatures = testData(:, 1:15); % 假设前15列为特征
predictedLabels = predict(model, testFeatures);

% 输出预测结果
disp(predictedLabels);

% 移除子文件夹路径
rmpath('RF_Reg_C');

请注意，上述代码仅为示例，具体实现可能需要根据你的数据和需求进行调整。