matlab随机森林工具箱多元分类

MATLAB随机森林工具箱可以用于多元分类问题。随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它通过随机选择特征和样本来构建多个决策树，并将它们组合成一个强分类器。在多元分类问题中，随机森林可以通过投票或平均预测概率来进行分类。

使用MATLAB随机森林工具箱进行多元分类的步骤如下：
1. 准备数据集，包括训练集和测试集。
2. 使用TreeBagger函数创建随机森林分类器对象。
3. 使用train函数训练随机森林分类器对象。
4. 使用predict函数对测试集进行分类预测。
5. 使用confusionmat函数计算分类结果的混淆矩阵。
6. 使用classificationReport函数生成分类结果的报告。