基于随机森林算法实现数据分类——Matlab实现

基于随机森林算法实现数据分类——Matlab实现

随机森林是一种常用的分类算法，它集成了多个决策树模型，在训练时随机采样特征和数据，提高了模型的泛化能力。本文将介绍如何使用 Matlab 实现基于随机森林算法的数据分类，并提供相应的源代码。

1. 数据准备

首先需要准备好用于训练的数据集和测试集。本文以 UCI 数据仓库中的鸢尾花数据集为例，数据集包含 150 个样本，每个样本包含 4 个特征，共分为 3 类。我们将其中 100 个样本作为训练集，50 个样本作为测试集。

2. 模型训练

使用 Matlab 自带的 TreeBagger 函数可以方便地构建随机森林模型。下面是相应的代码：

% 导入数据
data = load('iris.data');
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