【RF时序预测】利用随机森林算法进行时间序列预测（含MATLAB代码）

简介：
本项目运用随机森林算法实现对时间序列数据的精准预测，并提供完整的MATLAB代码供参考与实践。 随机森林算法是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来进行分类和回归。 该算法的原理如下： 1. 建立多个决策树：随机森林由多棵独立生成的决策树组成，每棵树都是从训练数据中随机采样得到的。这种随机性可以通过自助法（bootstrap）或随机子集法（random subspace）实现。 2. 随机特征选择：在每个节点上进行分裂时，只考虑部分特征以增加不同决策树之间的多样性，并提高模型的整体准确性。常用的特征选择方法包括全特征选择和随机特征选择。 3. 决策树的构建：根据选定的特征对数据集进行划分，使各个子节点中的样本尽可能属于同一类别或具有相似的目标值。通常使用信息熵、基尼系数等指标来评估分裂的质量，并重复此过程直到满足预设的停止条件。 4. 集成投票平均：对于分类任务，随机森林通过多数表决的方式确定最终预测结果；而对于回归问题，则取所有决策树预测值的平均作为最终输出。 由于其良好的鲁棒性和泛化能力，随机森林算法能够有效应对高维数据和大规模数据集，并且对特征缺失及噪声具有较好的容忍度。