matlab随机森林回归

对于MATLAB中的随机森林回归，您可以使用ensemble模块中的TreeBagger函数。这个函数可以用来构建随机森林回归模型。

下面是一个示例代码，演示如何在MATLAB中使用随机森林回归：

% 创建随机森林回归模型
numTrees = 100;  % 决策树数量
Mdl = TreeBagger(numTrees, X, Y, 'Method', 'regression');

% 预测新数据
X_new = [1, 2, 3];  % 新数据样本
Y_pred = predict(Mdl, X_new);

% 显示预测结果
disp(Y_pred);

在这个例子中，`X`是输入特征矩阵，`Y`是对应的目标变量。`numTrees`参数指定了随机森林中决策树的数量。`TreeBagger`函数会返回一个训练好的随机森林模型 `Mdl`。

之后，您可以使用 `predict` 函数对新的数据样本 `X_new` 进行预测，得到预测的目标变量值 `Y_pred`。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您可以根据自己的实际需求进行调整和扩展。另外，MATLAB还提供了其他用于回归分析的函数和工具箱，您可以根据需要选择合适的方法。