【Matlab】基于随机森林算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
- 1.模型原理
- 2.数学公式
- 3.文件结构
- 4.Excel数据
- 5.分块代码
- 6.完整代码
- 7.运行结果
1.模型原理
基于随机森林算法的数据分类预测是一种集成学习方法，用于解决分类问题。它由多个决策树组成，通过对这些决策树的预测结果进行投票来得到最终的分类结果。以下是基于随机森林算法的数据分类预测的详细原理：
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数据准备：
- 首先，将原始的分类数据集划分为训练集和测试集，通常采用交叉验证或留出法进行划分。
- 训练集用于构建随机森林模型，测试集用于评估模型的性能。
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随机抽样：
- 随机森林使用自助采样法（Bootstrap Sampling）从训练集中随机抽取一定数量的样本（有放回地抽样），形成多个子样本集。每个子样本集的大小与原始训练集相同，但可能包含重复的样本和未被抽到的样本。
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决策树构建：
- 对于每个子样本集，构建一个决策树。决策树是一种树状结构，其中每个节点代表一个特征，每个分支代表一个特征值的划分ÿ
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