本文介绍了如何使用MATLAB的TreeBagger类构建随机森林模型进行数据回归分析预测。通过实例展示了数据集准备、模型构建、预测及性能评估过程，强调随机森林在回归问题中的应用。
使用MATLAB实现数据回归分析预测的随机森林
随机森林是一种强大的机器学习算法，常用于回归和分类问题。在这篇文章中，我们将使用MATLAB来实现数据回归分析预测的随机森林。随机森林是由多个决策树组成的集成学习模型，通过对每个决策树的预测结果进行平均或投票来得出最终的预测结果。
首先，我们需要准备我们的数据集。假设我们的数据集包含两个特征变量（X1和X2）和一个目标变量（Y）。我们将使用这些特征变量来预测目标变量的值。我们可以将数据集分为训练集和测试集，以便评估我们模型的性能。以下是一个示例数据集：
% 输入数据
X = [1 2; 2 3; 3 
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