请帮我写一个matlab随机森林回归的代码

好的，以下是一个简单的 MATLAB 随机森林回归的代码：

首先，生成一些虚拟的数据用于回归模型的训练和测试：

% 生成虚拟数据
rng(1);
n = 1000; % 样本数
p = 10; % 特征数
X = randn(n,p);
y = sum(X(:,1:5),2) + sin(10*X(:,6)) + exp(X(:,7)) + 0.05*randn(n,1); % 标签

接下来，将数据集分为训练集和测试集，并用随机森林回归模型来拟合训练集：

% 将数据集分为训练集和测试集
idx = randperm(n);
trainIdx = idx(1:floor(n*0.7));
testIdx = idx(floor(n*0.7)+1:end);
trainX = X(trainIdx,:);
trainY = y(trainIdx);
testX = X(testIdx,:);
testY = y(testIdx);

% 定义因子
M = 20; % 决策树数目
N = 5; % 每棵树的最大深度
D = p; % 每次分割的特征数
F = 2; % 每个叶子节点的最小示例数目

% 训练随机森林回归模型
rf = TreeBagger(M, trainX, trainY, ...
    'Method','regression', 'NumPredictorsToSample',D, ...
    'MaxNumSplits',N, 'MinLeafSize',F, 'PredictorSelection', 'allsplits');

最后，在测试集上进行预测，并计算模型的测试误差：

% 在测试集上进行预测
predY = predict(rf, testX);
predY = cellfun(@str2double,predY);

% 计算测试误差
mse = mean((testY-predY).^2);
fprintf('测试误差为：%g\n',mse);

希望能够帮助到你！