Predicción y clasificación de regresión de datos basada en árboles aleatorios extremos (con código MATLAB)
El bosque aleatorio es un algoritmo de aprendizaje conjunto que realiza tareas de predicción y clasificación mediante la construcción de múltiples árboles de decisión. Los árboles adicionales son una variante de Random Forest que introduce más aleatoriedad en el proceso de construcción del árbol de decisión. En este artículo, presentaremos cómo utilizar MATLAB para implementar tareas de clasificación y predicción de regresión de datos basadas en árboles aleatorios extremos y proporcionaremos el código fuente correspondiente.
Predicción de regresión de datos
Primero, discutiremos cómo utilizar árboles aleatorios extremos para la predicción de regresión de datos. Supongamos que tenemos un conjunto de datos de entrenamiento que contiene múltiples características y los valores objetivo correspondientes. Nuestro objetivo es predecir el valor objetivo en función de estas características.
El siguiente es un código de muestra que utiliza MATLAB para implementar la predicción de regresión de datos basada en árboles aleatorios extremos:
% 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 = ...