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基于MATLAB的随机森林算法数据回归预测

基于MATLAB的随机森林算法数据回归预测

随机森林（Random Forest）是一种常用的机器学习算法，它通过组合多个决策树来进行数据预测和分类。在本文中，我们将使用MATLAB实现随机森林算法进行数据回归预测。

随机森林算法的核心思想是通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行综合来得到最终的预测结果。每个决策树都是基于不同的数据子集和特征子集构建的，这样可以降低过拟合的风险，并提高模型的泛化能力。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个名为"data.csv"的数据文件，其中包含了多个特征和对应的目标值。我们可以使用MATLAB的csvread函数将数据读入到MATLAB工作空间中。

data = csvread('data.csv');
X = data(:, 1:

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