随机森林赋权 matlab代码

这里是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于训练和测试随机森林分类器。

% 加载数据集
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 分割数据集为训练集和测试集
cv = cvpartition(Y,'Holdout',0.3);
Xtrain = X(training(cv),:);
Ytrain = Y(training(cv),:);
Xtest = X(test(cv),:);
Ytest = Y(test(cv),:);

% 训练随机森林分类器
B = TreeBagger(50,Xtrain,Ytrain,'OOBPrediction','On');

% 预测测试集
Ypred = predict(B,Xtest);

% 计算分类器的准确率
C = confusionmat(Ytest,Ypred);
accuracy = sum(diag(C))/sum(C(:));
fprintf('Accuracy = %f\n',accuracy);

这段代码使用了 Fishers 花卉数据集，将其分为训练集和测试集，使用 `TreeBagger` 函数训练了一个包含 50 棵决策树的随机森林分类器。然后，使用 `predict` 函数对测试集进行预测，并使用 `confusionmat` 函数计算分类器的准确率。

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Critic赋权Matlab是一个用于进行数据分析、建模和仿真的强大工具。它具有丰富的功能，可以应用于各个领域，包括工程、科学、金融等。Critic赋权Matlab提供了丰富的工具箱，包括统计分析、信号处理、图像处理、优化算法等，能够满足不同领域的需求。

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博弈论组合赋权matlab的求解代码 有吗

在MATLAB中，博弈论中的组合赋权通常涉及到纳什均衡的计算，这可能涉及到矩阵游戏或其他决策问题的分析。下面是一个简单的例子，展示了如何使用MATLAB内置的`nash`函数来求解二维零和博弈矩阵（也称为囚徒困境）的纳什均衡：

% 创建一个2x2的博弈矩阵 (payoff matrix)
matrix = [5 0; 0 -1]; % 对于策略A: [合作, 竞争] 和策略B: [合作, 竞争]

% 使用nash函数求解纳什均衡
equilibria = nash(matrix);

% 打印结果
disp('纳什均衡:');
for i = 1:length(equilibria)
    if equilibria(i) == 1
        fprintf('策略A (%d): ', i);
    else
        fprintf('策略B (%d): ', i);
    end
end

如果你的问题涉及到更复杂的博弈模型，如动态博弈、多次博弈或带有不确定性的博弈，你可能需要使用专门的博弈论库，如gametoolbox，或者自定义算法来解决。