随机森林ECG心电信号

### 使用随机森林算法进行ECG心电图信号分析与分类

#### 随机森林简介
随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并汇总其结果来进行分类或回归。对于心电信号的分类任务来说，随机森林能够有效处理高维数据，并且具有较强的抗过拟合能力。

#### ECG特征提取
为了提高分类效果，在应用随机森林之前需先对原始的心电信号执行特征提取操作。常用的技术包括但不限于时间域统计量计算、频谱分析以及形态学参数测量等[^1]。这些特征可以捕捉到不同类型的异常模式，从而帮助区分正常心跳和其他潜在病理状态下的变化情况。

#### 构建训练集
收集足够的标注样本作为输入给定模型的学习材料至关重要。通常情况下会采用公开可用的数据集如MIT-BIH Arrhythmia Database来获取经过专家验证过的标准案例用于实验研究目的；当然也可以根据实际应用场景自行采集相应的临床记录形成自定义库文件[^2]。

#### 训练过程
一旦准备好高质量的教学资源之后就可以着手建立随机森林实例了：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np

# 假设 X_train 是已经完成预处理后的特征矩阵, y_train 表示对应的标签向量
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 开始训练流程
clf.fit(X_train, y_train)

这里`n_estimators`参数指定了要创建多少棵独立生长出来的子树，默认值为100棵树组成的森林结构往往能取得不错的表现。

#### 测试评估
最后一步就是利用测试集合检验所得到的结果准确性如何:

predictions = clf.predict(X_test)

# 输出混淆矩阵查看各类别的预测精度详情
print(np.unique(predictions))

上述代码片段展示了基本的工作流框架，具体实现细节可能还需要依据项目需求做适当调整优化。