随机森林预测matlab代码

以下是一个简单的随机森林预测的 Matlab 代码示例：

% Load data
data = load('data.csv');

% Split data into training and testing sets
trainIdx = randperm(size(data,1), round(size(data,1)*0.7));
trainData = data(trainIdx,:);
testData = data(setdiff(1:size(data,1), trainIdx),:);

% Create random forest model
numTrees = 100;
numFeatures = 3;
model = TreeBagger(numTrees, trainData(:,1:end-1), trainData(:,end), 'NumPredictorsToSample', numFeatures);

% Predict on testing data
predictions = predict(model, testData(:,1:end-1));
predictions = str2double(predictions);

% Compute accuracy
accuracy = sum(predictions == testData(:,end))/size(testData,1);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

这个代码假设你的数据存储在一个名为 "data.csv" 的文件中，其中最后一列是目标变量。代码将数据分为训练和测试集，并使用 TreeBagger 函数创建一个随机森林模型。模型使用 100 个树和每个树选择 3 个特征进行拟合。然后，模型在测试数据上进行预测，并计算分类准确率。