matlab随机森林使用sklearn，调用feature_importances属性，计算影响因素

在Matlab中使用sklearn库可以方便地构建随机森林模型，并使用feature_importances属性计算影响因素。具体步骤如下：

1. 准备数据集：将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于构建随机森林模型，测试集用于评估模型的性能。

2. 构建随机森林模型：使用sklearn库中的RandomForestRegressor或RandomForestClassifier函数构建随机森林模型。其中，可以设置的参数包括树的数量、每棵树中随机选取的特征数量、叶节点最小样本数等。

3. 计算影响因素：使用feature_importances属性可以计算每个特征对模型预测结果的影响程度。该属性返回一个数组，其中每个元素表示对应特征的重要性。

4. 评估模型性能：使用测试集来评估模型的性能，可以计算出模型的准确率、精确率、召回率等指标。

下面是一个简单的示例代码，用于演示如何在Matlab中使用sklearn库构建随机森林模型，并计算影响因素：

% 准备数据集
load fisheriris
X = meas;
y = species;
rng(1); % 设置随机种子
cv = cvpartition(y,'HoldOut',0.3);
Xtrain = X(cv.training,:);
ytrain = y(cv.training,:);
Xtest = X(cv.test,:);
ytest = y(cv.test,:);

% 构建随机森林模型
mdl = fitensemble(Xtrain,ytrain,'RandomForest',100,'Tree',...
    'Type','Classification','PredictorNames',{'SepalLength','SepalWidth','PetalLength','PetalWidth'});
yfit = predict(mdl,Xtest);

% 计算影响因素
importance = mdl.FeatureImportance;

% 评估模型性能
accuracy = sum(strcmp(ytest,yfit))/length(ytest);

在上述代码中，我们使用fitensemble函数构建随机森林模型，并设置树的数量为100，随机选取的特征数量为默认值，即sqrt(p)。使用FeatureImportance属性可以计算每个特征的重要性，最后使用测试集计算模型的准确率。