基于遗传算法优化的随机森林实现数据分类（Matlab代码）

随机森林是一种强大的机器学习算法，常用于数据分类和回归问题。它利用多个决策树的集成来提高预测的准确性和稳定性。与此同时，遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，可以用于改进机器学习模型的性能。本文将介绍如何使用遗传算法优化随机森林模型，并提供相应的Matlab代码。

首先，我们需要准备一些训练数据和测试数据。假设我们有一个包含N个样本的训练集，每个样本包含M个特征。我们还需要为每个样本提供相应的类别标签。在这个示例中，我们将使用Matlab的内置数据集鸢尾花数据集（iris）作为示例数据。

% 加载鸢尾花数据集
load fisheriris

% 提取特征和标签
features = meas;
labels = species;

接下来，我们将使用遗传算法来优化随机森林的超参数。在这个示例中，我们将优化决策树的数量（NumTrees）和每棵树的最大深度（MaxDepth࿰