随机森林回归matlab代码
时间: 2023-09-10 12:08:17 浏览: 44
以下是一个使用MATLAB进行随机森林回归的示例代码,该代码使用了自带的波士顿房价数据集。
```matlab
% 加载数据集
load('boston.mat');
X = boston(:,1:12);
Y = boston(:,13);
% 将数据集拆分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;
Xtrain = X(~idx,:);
Ytrain = Y(~idx,:);
Xtest = X(idx,:);
Ytest = Y(idx,:);
% 训练随机森林回归模型
nTrees = 100;
model = TreeBagger(nTrees,Xtrain,Ytrain,'Method','regression');
% 使用随机森林回归模型预测测试集数据
Yfit = predict(model,Xtest);
% 计算预测结果的均方根误差
RMSE = sqrt(mean((Ytest-str2double(Yfit)).^2));
% 输出结果
fprintf('随机森林回归模型的均方根误差(RMSE)为:%.2f\n', RMSE);
```
在这个示例代码中,我们先加载了波士顿房价数据集,将其拆分为训练集和测试集,然后使用`TreeBagger`函数训练了一个包含100棵树的随机森林回归模型。接着,使用训练好的模型对测试集进行预测,并计算预测结果的均方根误差。
相关问题
给我一个整体的随机森林回归matlab代码列子
以下是一个完整的随机森林回归MATLAB代码示例,用于预测波士顿房价。代码中使用了波士顿房价数据集,包含506个样本和13个特征。其中,前12个特征用于预测房价,最后一个特征是目标变量(即房价)。
```matlab
% 加载数据
load('boston.mat');
X = boston(:,1:12);
Y = boston(:,13);
% 将数据集拆分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;
Xtrain = X(~idx,:);
Ytrain = Y(~idx,:);
Xtest = X(idx,:);
Ytest = Y(idx,:);
% 训练随机森林模型
nTrees = 100;
B = TreeBagger(nTrees,Xtrain,Ytrain,'Method','regression');
% 预测测试集数据
Yfit = predict(B,Xtest);
% 计算预测结果的误差
RMSE = sqrt(mean((Ytest-str2double(Yfit)).^2));
% 输出结果
fprintf('随机森林回归模型的均方根误差(RMSE)为:%.2f\n', RMSE);
```
在这个例子中,我们使用了`TreeBagger`函数训练了一个包含100棵树的随机森林回归模型,然后使用`predict`函数预测了测试集数据,并计算了预测结果的均方根误差。
随机森林回归预测matlab代码
随机森林回归是一种强大的机器学习算法,可用于解决回归问题。下面是一个用MATLAB实现随机森林回归预测的简单代码示例:
```matlab
% 导入数据
data = load('data.mat');
X = data(:, 1:end-1); % 特征向量
y = data(:, end); % 目标向量
% 构建随机森林回归模型
numTrees = 50; % 设置决策树的数量
model = TreeBagger(numTrees, X, y);
% 预测
newData = [1, 2, 3]; % 待预测的新数据
predictedValue = predict(model, newData);
% 显示预测结果
disp(predictedValue);
```
在这个示例中,我们首先导入数据,其中包含特征向量X和目标向量y。然后,我们使用TreeBagger函数构建了一个包含50个决策树的随机森林回归模型。接下来,我们定义了一个待预测的新数据newData。最后,我们使用predict函数用新数据对模型进行预测,并将结果显示出来。
这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要更多的数据预处理、参数调整和模型评估步骤。然而,这个示例可以帮助您了解如何使用MATLAB进行随机森林回归预测。