matlab随机森林回归交叉验证

你可以使用MATLAB中的TreeBagger函数来实现随机森林回归，并结合交叉验证进行模型评估。下面是一个使用MATLAB进行随机森林回归交叉验证的示例代码：

% 加载数据
load fisheriris
X = meas(:, 1:2);
Y = meas(:, 3);

% 设置随机种子，保证结果可复现
rng(1);

% 设置随机森林参数
numTrees = 100; % 决策树数量
rngSubstreams = 1; % 随机子流数量
minLeafSize = 5; % 叶节点最小样本数

% 创建交叉验证对象
cv = cvpartition(Y, 'KFold', 5);

% 初始化交叉验证误差
cvError = zeros(cv.NumTestSets, 1);

% 进行交叉验证
for i = 1:cv.NumTestSets
    % 获取训练集和测试集索引
    trainIdx = cv.training(i);
    testIdx = cv.test(i);
    
    % 构建随机森林模型
    model = TreeBagger(numTrees, X(trainIdx, :), Y(trainIdx), 'Method', 'regression', ...
        'OOBPrediction', 'on', 'MinLeafSize', minLeafSize, 'Options', statset('UseParallel', true), ...
        'NVarToSample', 'all', 'NPrint', 0, 'NumPredictorsToSample', 'all', ...
        'FBoot', 1, 'SampleWithReplacement', 'on', 'Surrogate', 'on');
    
    % 预测测试集
    ypred = predict(model, X(testIdx, :));
    
    % 计算平均绝对误差
    cvError(i) = mean(abs(ypred - Y(testIdx)));
end

% 输出交叉验证结果
fprintf('平均绝对误差: %.4f\n', mean(cvError));

这段代码使用了`TreeBagger`函数来构建随机森林模型，并设置了一些参数，如决策树数量、叶节点最小样本数等。然后创建了一个5折交叉验证对象，并使用交叉验证循环来训练和评估模型。最后输出了平均绝对误差作为评估结果。

请根据你的数据和需求进行适当的调整和修改。希望对你有帮助！