我想要一个基于matlab用随机森林方法确定特征重要性的代码
时间: 2023-07-16 12:17:20 浏览: 86
基于随机森林的回归分析代码,输出因子重要性和误差曲线
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以下是一个基于matlab实现的随机森林方法确定特征重要性的代码:
```matlab
% 加载数据集
load('data.mat');
% 分离数据集为训练集和测试集
idx = randperm(size(data,1));
train_data = data(idx(1:fix(0.7*length(idx))),:);
test_data = data(idx(fix(0.7*length(idx))+1:end),:);
% 分离特征和标签
train_label = train_data(:,end);
train_feat = train_data(:,1:end-1);
test_label = test_data(:,end);
test_feat = test_data(:,1:end-1);
% 训练随机森林
nTrees = 100;
B = TreeBagger(nTrees,train_feat,train_label,'OOBPrediction','On');
% 计算特征重要性
imp = B.OOBPermutedVarDeltaError;
% 可视化特征重要性
figure;
bar(imp);
xlabel('Feature Index');
ylabel('Out-Of-Bag Feature Importance');
title('Feature Importance');
% 根据特征重要性选择特征
feat_idx = find(imp > 0.01); % 选择重要性大于0.01的特征
selected_train_feat = train_feat(:,feat_idx);
selected_test_feat = test_feat(:,feat_idx);
```
在上面的代码中,我们首先加载数据集,然后将数据集分离为训练集和测试集。接着,我们从训练集中分离出特征和标签,然后使用TreeBagger函数训练一个随机森林模型。最后,我们计算特征重要性,可视化特征重要性,并根据特征重要性选择特征。
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