基于随机森林算法的数据分类预测资源-CSDN文库

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**随机森林算法详解** 随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它通过构建并结合多个决策树来提高预测性能。这种算法在数据分类预测中表现出色，尤其在处理大量特征和高维度数据时，能够有效地避免过拟合，并提供模型解释性。随机森林的核心原理在于以下几点： 1. **决策树的构建**：随机森林中的每一棵树都是一个独立的决策树模型。决策树是通过递归地将数据集分割成不同的子集（节点），直到满足预设的停止条件，如节点纯度或最小样本数。 2. **特征随机选择**：在构建每个决策树时，并非使用所有特征进行分裂，而是从全部特征中随机抽取一部分。这一步骤减少了树之间的相关性，增加了模型的多样性。 3. **Bootstrap抽样**：随机森林使用Bootstrap抽样（即有放回抽样）来生成训练数据集。这意味着每棵树看到的是训练数据的不同子集，进一步增加了模型的泛化能力。 4. **预测集成**：对于新的数据点，随机森林会通过投票或者平均的方式综合所有决策树的预测结果，从而得出最终的分类或回归值。在分类问题中，多数票获胜；在回归问题中，通常取所有预测值的平均。 **数据集与测试集** 在本项目中，随机森林模型被应用于一个数据分类预测任务。数据集被分为训练集和测试集，其中测试集用于评估模型的预测性能。平均准确率96.5812%表明模型在未知数据上的表现优秀，这意味着模型具有较好的泛化能力，能够在未见过的数据上做出准确的预测。 **模型优化与参数调优** 随机森林的性能受到一些关键参数的影响，如树的数量（n_estimators）、特征选择的基数（max_features）、最大深度（max_depth）等。为了得到最佳模型，通常需要进行参数调优，比如使用网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Randomized Search）方法，找出最优的参数组合。 **模型解释性** 随机森林的一大优势是其良好的解释性。通过观察决策树的结构，我们可以了解哪些特征对分类结果影响最大。此外，随机森林还提供了特征重要性度量，帮助我们理解哪些变量在预测中起到关键作用。 **总结** 随机森林算法在数据分类预测中展示了高效且稳定的性能，尤其在处理复杂数据集时。通过合理的参数设置和优化，可以构建出高准确率的分类模型。在本案例中，96.5812%的测试集平均准确率证明了随机森林的强大预测能力。同时，随机森林的模型解释性也使得我们能更好地理解和解读预测结果。

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基于随机森林算法的数据分类预测.zip （2个子文件）

011_基于随机森林算法的数据分类预测

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%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集 temp = randperm(357); P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)'; T_train = res(temp(1: 240), 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(241: end), 1: 12)'; T_test = res(temp(241: end), 13)'; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 训练模型 trees = 50; % 决策树数目 leaf = 1; % 最小叶子数 OOBPrediction = 'on'; % 打开误差图 OOBPredictorImportance = 'on'; % 计算特征重要性 Method = 'classification'; % 分类还是回归 net = TreeBagger(trees, p_train, t_train, 'OOBPredictorImportance', OOBPredictorImportance, ... 'Method', Method, 'OOBPrediction', OOBPrediction, 'minleaf', leaf); importance = net.OOBPermutedPredictorDeltaError; % 重要性 %% 仿真测试 t_sim1 = predict(net, p_train); t_sim2 = predict(net, p_test ); %% 格式转换 T_sim1 = str2num(cell2mat(t_sim1)); T_sim2 = str2num(cell2mat(t_sim2)); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test )) / N * 100 ; %% 绘制误差曲线 figure plot(1 : trees, oobError(net), 'b-', 'LineWidth', 1) legend('误差曲线') xlabel('决策树数目') ylabel('误差') xlim([1, trees]) grid %% 绘制特征重要性 figure bar(importance) legend('重要性') xlabel('特征') ylabel('重要性') %% 数据排序 [T_train, index_1] = sort(T_train); [T_test , index_2] = sort(T_test ); T_sim1 = T_sim1(index_1); T_sim2 = T_sim2(index_2); %% 绘图 figure plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1) legend('真实值', '预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']}; title(string) grid figure plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1) legend('真实值', '预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']}; title(string) grid %% 混淆矩阵 figure cm = confusionchart(T_train, T_sim1); cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data'; cm.ColumnSummary = 'column-normalized'; cm.RowSummary = 'row-normalized'; figure cm = confusionchart(T_test, T_sim2); cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data'; cm.ColumnSummary = 'column-normalized'; cm.RowSummary = 'row-normalized';