MATLAB-随机森林实现数据回归分析预测

随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林的核心就是将多个分类器结合起来形成强分类器，是一种集合的思想。随机森林是既可以做分类任务也可以做回归任务的。

原理分析

回归树基本结构如上图，实质上对原来的特征空间不断进行二分叉，在满足不同的特征分叉情况下，会得到多个空间，最后所属空间样本均值作为该空间的预测值。划分的过程都是根据划分后的误差的。大体公式描述如下:

设X为输入变量可以是多维的，Y是输出变量。对应的数据集形式如下， $X_{i}^{(j)}$ 为第 i 个对象的第 j 个输入变量， $y_{i}$ 为第 i 个输出变量，输入输出数据形式为：

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