🌿Matlab TreeBagger随机森林回归实例🌲
在数据科学领域,随机森林是一种强大的机器学习算法,而Matlab中的TreeBagger函数正是实现这一算法的利器!📊📈 今天,让我们一起探索如何使用Matlab进行随机森林回归分析吧~
首先,准备好你的数据集,确保输入变量和目标变量清晰无误。接着,在Matlab中调用TreeBagger函数,设置参数如树的数量(即“ntree”)、特征子集大小等。例如:
```matlab
b = TreeBagger(ntree, X, Y, 'Method', 'regression');
```
其中X是输入特征矩阵,Y为目标值向量。运行后,你将得到一个训练好的模型!🚀
接下来,通过predict()函数对新数据进行预测,并评估模型性能。常用的指标有均方误差(MSE)或决定系数R²。若结果满意,别忘了保存模型以便后续使用哦~💾
随机森林的强大之处在于其鲁棒性和泛化能力,无论是在学术研究还是工业应用中都表现优异。快来试试吧,让Matlab助你轻松玩转随机森林回归!✨
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