随机森林回归拟合matlab

对于随机森林回归拟合，你可以使用MATLAB的机器学习工具箱中的TreeBagger函数来实现。下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用随机森林回归拟合数据：

% 创建一个带有10棵决策树的随机森林回归模型
numTrees = 10;
model = TreeBagger(numTrees, X_train, y_train, 'Method', 'regression');

% 使用模型进行预测
y_pred = predict(model, X_test);

% 计算预测结果的均方误差
mse = mean((y_pred - y_test).^2);

在这个示例中，`X_train` 是训练数据的特征矩阵，`y_train` 是对应的目标变量向量。`X_test` 是测试数据的特征矩阵，`y_test` 是对应的目标变量向量。`numTrees` 参数指定了随机森林中决策树的数量。

你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和调整。希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。