随机森林回归预测模型matlab代码

随机森林是一种集成学习方法，它通过组合多个决策树来进行预测。在MATLAB中，你可以使用TreeBagger函数来实现随机森林回归预测模型。下面是一个简单的示例代码：

% 准备训练数据
load fisheriris
X = meas(:,1:2);
Y = meas(:,3);

% 构建随机森林回归模型
numTrees = 100; % 设置决策树的数量
model = TreeBagger(numTrees, X, Y, 'Method', 'regression');

% 预测新样本
newX = [5.1, 3.5]; % 新样本的特征值
predictedY = predict(model, newX);

disp(predictedY);

这段代码首先加载了一个示例数据集`fisheriris`，然后选择了前两个特征作为输入`X`，第三个特征作为输出`Y`。接着使用`TreeBagger`函数构建了一个包含100个决策树的随机森林回归模型。最后，使用`predict`函数对新样本进行预测，并将结果打印出来。

希望这个示例代码能够帮助到你！如果有任何问题，请随时提问。