请举一个用treebagger进行回归森林预测的实例
时间: 2024-04-13 16:30:52 浏览: 23
当然!下面是一个使用TreeBagger进行回归森林预测的示例:
```matlab
% 准备数据
load carbig
X = [Cylinders, Displacement, Horsepower, Weight]; % 特征矩阵
Y = MPG; % 目标值向量
% 清除包含NaN的行
nanRows = any(isnan(X), 2) | isnan(Y);
X(nanRows, :) = [];
Y(nanRows) = [];
% 创建TreeBagger对象
numTrees = 100;
tb = TreeBagger(numTrees, X, Y, 'Method', 'regression');
% 训练模型
tb.train();
% 进行预测
newData = [8, 350, 165, 4200]; % 要预测的新样本
predictions = tb.predict(newData);
disp(predictions);
```
在这个示例中,我们使用了汽车数据集carbig。首先,我们将特征矩阵X设置为包含"汽缸数"、"排量"、"马力"和"重量"这四个特征。目标值向量Y设置为"每加仑行驶英里数"(MPG)。然后,我们清除包含NaN值的行,以确保数据的完整性。接下来,我们创建了一个TreeBagger对象,指定了树的数量和回归方法。然后,我们使用训练数据训练模型。最后,我们使用新的样本newData进行预测,并将预测结果存储在predictions变量中。最后一行是为了显示预测结果。
请注意,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、参数调整和评估步骤。
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