MATLAB随机森林回归模型

最新推荐文章于 2024-03-04 23:21:28 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/huadongw/p/5248018.html

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#matlab #数据结构与算法

本文介绍了如何在MATLAB中构建随机森林回归模型。通过调用MATLAB内置的`TreeBagger.m`函数以及外部来源的`forestTrain.m`，可以实现随机森林的训练和预测。内容来源于https://www.cnblogs.com/huadongw/p/5248018.html。

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MATLAB随机森林回归模型：

调用matlab自带的TreeBagger.m

T=textread('E:\datasets-orreview\discretized-regression\10bins\abalone10\matlab\test_abalone10.2');
X=textread('E:\datasets-orreview\discretized-regression\10bins\abalone10\matlab\train_abalone10.2');
%nTree = round(sqrt(size(X,2)-1));
nTree = 50;
train_data = X(:,1:end-1);train_label = X(:,end); test_data = T(:,1:end-1);
Factor = TreeBagger(nTree, train_data, train_label,'Method','regression');
[Predict_label,Scores] = predict(Factor, test_data);
%Predict_label=cellfun(@str2num,Predict_label(1:end));
MZE = mean(round(Predict_label) ~= T(:,end))
MAE = mean(abs(round(Predict_label) - T(:,end)))

调用外部函数forestTrain.m来自https://github.com/karpathy/Random-Forest-Matlab