【Matlab】基于随机森林算法的数据回归预测（Excel可直接替换数据）

1.模型原理

随机森林（Random Forest）回归模型是一种集成学习方法，用于解决回归问题。它由多个决策树组成，通过对这些决策树的预测结果进行平均或投票来得到最终的预测值。以下是随机森林回归模型的详细原理：

1. 随机抽样：

   • 随机森林使用自助采样法（Bootstrap Sampling）从原始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。

2. 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，每个叶节点代表一个预测值。
   • 在构建决策树时，每次选择一个特征进行划分，选取最佳的划分点，使得划分后各个子集的均方误差（MSE）或其他预定义的指标最小化。