随机森林回归模型matlab

随机森林回归模型在Matlab中可以通过使用`fitrensemble`函数来建立。在建立随机森林回归模型之前，需要加载数据集，可以使用`load`函数进行数据加载。然后，可以使用`fitrensemble`函数来建立随机森林回归模型，设定决策树的数量为100。最后，使用建立好的模型进行预测分析。

代码示例：

load('dataset.mat'); % 加载数据集
X = dataset(:,1:7); % 输入特征
Y = dataset(:,8); % 输出标签

model = fitrensemble(X, Y, 'Method', 'LSBoost', 'NumLearningCycles', 100); % 建立随机森林回归模型

% 进行预测分析
Y_pred = predict(model, X); % 使用建立好的模型进行预测

% 计算预测结果的准确度
accuracy = sum(Y_pred == Y) / numel(Y) * 100;

disp(['使用随机森林回归模型对数据集进行预测的准确度为：', num2str(accuracy),'%']);