Matlab实现决策树与随机森林算法

本代码示例展示了如何使用Matlab实现决策树和随机森林算法。示例中包含了数据加载、模型训练、预测和评估等步骤，并提供了详细的代码注释，方便用户理解和使用。

决策树算法 是一种常用的分类和回归方法，它通过构建树形结构来进行预测。每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表测试结果，每个叶节点表示一个类别或预测值。

随机森林算法 是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的泛化能力。随机森林算法在训练过程中引入了随机性，例如随机选择样本和特征，以减少过拟合的风险。

代码示例主要功能:

• 使用Matlab内置函数实现决策树和随机森林算法。
• 演示如何加载数据、划分训练集和测试集。
• 展示如何训练模型、进行预测和评估模型性能。

代码示例结构:

1. 加载数据
2. 划分训练集和测试集
3. 创建决策树模型并训练
4. 使用训练好的模型进行预测
5. 评估决策树模型性能
6. 创建随机森林模型并训练
7. 使用训练好的模型进行预测
8. 评估随机森林模型性能

使用该代码示例，用户可以:

• 学习如何在Matlab中实现决策树和随机森林算法。
• 了解如何评估模型性能并选择合适的模型参数。
• 将该代码示例应用于自己的数据集进行分类或回归分析。