matlab随机森林分类4折交叉验证程序

在MATLAB中，使用随机森林进行分类并进行4折交叉验证通常需要以下步骤：

1. 导入所需的库：

addpath('classificationToolbox'); % 如果你有自定义的工具箱

2. 加载数据集：

data = readtable('your_dataset.csv'); % 替换为你的数据文件路径
X = data(:, 1:end-1); % 特征矩阵
Y = data(:, end); % 类别标签

3. 创建随机森林模型：

rfModel = TreeBagger(nTrees, X, Y, 'Method', 'Classification');
nTrees = 50; % 随机森林中的决策树数量

4. 定义交叉验证函数（例如使用`crossvalind`函数）：

cv = cvpartition(Y, 'KFold', 4); % 4折交叉验证

5. 执行交叉验证：

accuracy = zeros(1, cv.NumTestSets);
for i = 1:cv.NumTestSets
    idxTrain = cv.training(i);
    idxTest = cv.test(i);
    
    % 使用训练数据拟合模型
    rfModel.Trained = TreeBagger(rfModel.NTrees, X(idxTrain,:), Y(idxTrain), 'Method', 'Classification');
    
    % 在测试集上预测并计算准确率
    predictions = predict(rfModel.Trained, X(idxTest,:));
    accuracy(i) = sum(predictions == Y(idxTest)) / numel(Y(idxTest));
end

6. 计算平均准确度和标准差：

meanAccuracy = mean(accuracy);
stdAccuracy = std(accuracy);

7. 可视化结果（如果需要）：

bar(meanAccuracy, 'BarWidth', 0.8);
hold on;
errorbar(meanAccuracy, stdAccuracy, 'LineStyle', 'none', 'Marker', 'o');
xlabel('Fold');
ylabel('Accuracy');
title(['Random Forest Cross Validation (4-Folds) - Mean Accuracy: ' num2str(meanAccuracy) ', Std Dev: ' num2str(stdAccuracy)]);