随机森林是一种集成学习方法,用于解决分类和回归问题。它通过构建多个决策树,并将它们的预测结果结合,以提高模型的预测准确性和鲁棒性。本资源提供了在Matlab环境中实现随机森林分类模型的完整代码。代码包括数据预处理、模型训练、结果评估和可视化,并配有详细注释,帮助用户理解算法细节和在Matlab中的应用。此外,还提供了样例数据集用于性能测试,以及性能评估工具帮助用户优化分类模型效果。应用指南和扩展建议则帮助用户根据需求调整模型参数,以适应不同的分类任务。
Matlab中的随机森林分类算法实现
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