【预测模型-随机森林分类】基于随机森林算法实现数据分类附matlab代码
1 内容介绍
1.1.1 基本单元—决策树
决策树是广泛用于分类和回归任务的模型,因其结构呈树形,故称决策树. 学习决策树,本质上讲就是学习一系列if/else问题,目标是通过尽可能少的if/else问题来得到正确答案,我们从这些一层层的if/else问题中进行学习并以最快的速度找到答案.
1.1.2 集成学习
集成学习是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法. 目前,集成学习主要有两大流派(bagging派系和boosting派系),其中boosting派系的代表算法主要有AdaBoost算法、梯度提升机(GBDT)和极限提升机(XGBoost),而本文中选择的随机森林是属于 bagging 派系的典型代表,其算法描述在表1中给出,从本质上讲就是许多决策树的集合,其中每棵树都和其他树略有不同.
对于分类问题,随机森林中的每棵树都是一个分类器,也就是说,每棵树做出一个分类结果,随机森林集成了所有树的分类投票结果且结果的投票是等权的,即对所有的投票取平均值,并将投票次数最多的结果作为输出.
2 仿真代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(3
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