优化随机森林分类算法实现与MATLAB源代码

优化随机森林分类算法实现与MATLAB源代码

随机森林算法是一种高效的数据分类和回归方法，它能够快速有效地处理大量数据，并具有较强的泛化能力。然而，传统的随机森林算法在处理复杂数据时可能存在过拟合或欠拟合的问题，因此需要进行优化和改进。

本文提出了一种基于遗传算法优化随机森林实现数据分类的方法，并附带MATLAB源代码。该方法首先使用遗传算法对随机森林中的超参数进行优化，以达到更优的分类效果。接着，通过构建随机森林模型，对数据集进行训练和测试，最终得到准确率较高的分类结果。

MATLAB源代码如下：

% 读取数据集
data = xlsread('dataset.xlsx');

% 分离属性和标签
X = data(