随机森林matlab代码

以下是一个简单的随机森林的Matlab代码：

% 加载数据
data = load('data.txt');

% 将数据集分为训练集和测试集
train_ratio = 0.7; % 训练集所占比例
[train_data, test_data] = splitData(data, train_ratio);

% 构建随机森林
num_trees = 50; % 森林中树的数量
num_features = 3; % 每个节点考虑的特征数量
trees = cell(num_trees, 1);
for i = 1:num_trees
    % 随机选择训练集的样本和特征
    sample_indices = randperm(size(train_data, 1), size(train_data, 1));
    feature_indices = randperm(size(train_data, 2) - 1, num_features);
    % 构建一棵决策树
    trees{i} = buildTree(train_data(sample_indices, :), feature_indices);
end

% 预测测试集结果
predictions = zeros(size(test_data, 1), 1);
for i = 1:size(test_data, 1)
    % 对于每个测试样本，计算它在每棵树上的预测值并取平均
    for j = 1:num_trees
        predictions(i) = predictions(i) + predict(trees{j}, test_data(i, :));
    end
    predictions(i) = predictions(i) / num_trees;
end

% 计算预测结果的准确率
accuracy = sum(predictions == test_data(:, end)) / size(test_data, 1);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

其中，`splitData` 函数用于将数据集分为训练集和测试集，`buildTree` 函数用于构建一棵决策树，`predict` 函数用于对一个样本进行预测。你需要根据你的数据集和具体需求进行相应的修改。