基于极端随机树的数据回归预测和分类（附带MATLAB代码）

基于极端随机树的数据回归预测和分类（附带MATLAB代码）

随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树进行预测和分类任务。极端随机树（Extra Trees）是随机森林的一种变体，它在决策树构建过程中引入了更多的随机性。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现基于极端随机树的数据回归预测和分类任务，并提供相应的源代码。

数据回归预测

首先，我们将讨论如何使用极端随机树进行数据回归预测。假设我们有一个包含多个特征和相应目标值的训练数据集。我们的目标是根据这些特征预测目标值。

以下是使用MATLAB实现基于极端随机树的数据回归预测的示例代码：

% 步骤1：准备训练数据
X = ...; % 输入特征矩阵
Y = ...; % 目标值向量

% 步骤2：创建极端随机树回归模型
numTrees = ...