MATLAB中随机森林TreeBagger

trees = 300;                                      % 决策树数目
leaf  = 5;                                        % 最小叶子数
OOBPrediction = 'on';                             % 打开误差图
OOBPredictorImportance = 'on';                    % 计算特征重要性
Method = 'regression';                            % 分类还是回归
net = TreeBagger(trees, p_train, t_train, 'OOBPredictorImportance', OOBPredictorImportance,...
      'Method', Method, 'OOBPrediction', OOBPrediction, 'minleaf', leaf);
importance = net.OOBPermutedPredictorDeltaError;  % 重要性

OOBPrediction = 'on';                             

OOBPredictorImportance = 'on';                   

可用oobError(net)生成每个随机森林模型的误差值

%%  绘制误差曲线
figure
plot(1: trees, oobError(net), 'b-', 'LineWidth', 1)
legend('误差曲线')
xlabel('决策树数目')
ylabel('误差')
xlim([1, trees])
grid