MATLAB中的决策树与随机森林示例

简介：
本教程深入浅出地介绍了如何在MATLAB中构建和分析决策树及随机森林模型，涵盖数据准备、模型训练、评估等步骤。 决策树是一种基本的分类与回归算法，在机器学习领域应用广泛。它通过递归地划分数据集来构建一棵树，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶节点存放一个类别。 随机森林是建立在决策树基础上的一种集成学习方法。相比于单一的决策树模型，随机森林能有效降低过拟合的风险，并提高预测准确度。它通过构建多个决策树并让它们“投票”来确定最终的结果。具体来说，在生成每棵树时，从原始数据集中采用有放回抽样（即自助法）的方式抽取样本；同时在每个节点上仅考虑特征子集来进行分裂。 这两个模型都是解决分类和回归问题的重要工具，尤其适用于大数据量的情况。