基于随机森林实现特征选择降维及回归预测附Matlab代码

原创于 2025-08-16 09:15:00 发布 · 658 阅读

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#随机森林 #回归 #matlab

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🔥 内容介绍

在数据分析和机器学习领域，面对高维数据集时，特征选择降维和精准的回归预测是两项关键任务。随机森林作为一种集成学习算法，凭借其出色的性能和易用性，在这两个任务中展现出显著优势。它不仅能够有效处理高维数据，还能通过内在机制完成特征选择，同时实现高精度的回归预测，为复杂数据建模提供了高效解决方案。

随机森林在特征选择与回归预测中的核心优势

随机森林由多个决策树集成而成，通过 bootstrap 抽样和特征随机选择，有效降低了过拟合风险，增强了模型的泛化能力。在特征选择方面，它能基于特征对模型预测结果的贡献度进行量化评估，无需额外引入复杂的特征筛选算法；在回归预测中，通过多棵决策树的预测结果取平均，能有效降低预测误差，提高预测稳定性。这种 “一站式” 处理高维数据建模问题的特性，使其在金融、医疗、环境科学等多个领域得到广泛应用。

基于随机森林的特征选择降维实现步骤

特征选择降维的核心目标是从大量特征中筛选出对目标变量影响显著的子集，减少冗余信息，提升模型效率和泛化能力。基于随机森林的特征选择过程主要包括以下步骤：

首先，数据预处理。对原始数据进行清洗，处理缺失值和异常值，确保数据质量。对于类别型特征，需进行编码转换（如独热编码），使数据符合随机森林的输入要求。

其次，构建随机森林模型并计算特征重要性。利用训练数据集构建随机森林回归模型，模型训练过程中，每棵决策树会根据特征的分裂效果（如基尼指数、均方误差减少量）自动计算特征的重要性得分。该得分反映了特征在降低预测误差中的贡献度，得分越高，说明特征对目标变量的影响越显著。

然后，确定特征选择阈值。根据特征重要性得分排序，可通过设定阈值（如保留得分前 N 的特征）或基于累计重要性占比（如保留累计贡献度达 80% 的特征）筛选关键特征。此外，也可结合交叉验证，选择使模型性能最优的特征子集。

最后，完成降维并验证。将筛选后的特征子集作为新的输入变量，对比降维前后模型的性能（如均方误差、决定系数 R²），验证降维效果。通常情况下，合理的特征选择能在减少特征数量的同时，保持甚至提升模型性能。

基于随机森林的回归预测流程

在完成特征选择降维后，可直接利用筛选后的特征构建随机森林回归模型进行预测，具体流程如下：

第一步，划分数据集。将处理后的数据集按比例（如 7:3）分为训练集和测试集，训练集用于模型拟合，测试集用于评估预测性能。

第二步，模型参数调优。通过网格搜索或随机搜索优化随机森林的关键参数，如决策树数量（n_estimators）、最大树深（max_depth）、节点分裂所需最小样本数（min_samples_split）等，以提升模型预测精度。

第三步，模型训练与预测。使用训练集拟合调优后的随机森林模型，然后对测试集进行预测，得到预测结果。

第四步，模型评估。采用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数 R² 等指标评估模型性能。其中，R² 越接近 1，说明模型对数据的拟合效果越好。