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基于MATLAB的RF随机森林多输入回归预测实现（含完整源码及数据）

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简介：
本项目利用MATLAB开发了RF随机森林算法用于复杂系统的多输入回归预测，并提供了完整的代码和测试数据，便于研究与应用。 MATLAB实现RF随机森林多输入回归预测（完整源码和数据）。该数据包含7个特征的多输入回归数据，并输出一个变量。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本。

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  • 基于MATLAB的RF随机森林多输入回归预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB开发了RF随机森林算法用于复杂系统的多输入回归预测，并提供了完整的代码和测试数据，便于研究与应用。 MATLAB实现RF随机森林多输入回归预测（完整源码和数据）。该数据包含7个特征的多输入回归数据，并输出一个变量。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的GA-RF遗传算法优化随机森林的多输入单输出回归预测实现（含完整代码及数据）
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    本研究运用MATLAB平台结合遗传算法与随机森林技术，开发了一种有效的多输入单输出回归预测模型。文中提供了详尽的源代码和实验数据，为相关领域的深入探索提供了宝贵资源。 Matlab实现基于GA-RF遗传算法优化随机森林的数据多输入单输出回归预测（完整程序和数据） 1. 输入多个特征输出单个变量； 2. 运行环境要求为2018及以上版本的MATLAB； 3. 采用遗传算法（GA）优化随机森林进行数据回归预测，即GA-RF回归预测模型。此方法适用于多输入变量的数据集。 4. 模型评价指标包括：R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。 代码质量优秀，便于学习与替换数据使用。
     
  • 基于随机森林算法的MATLAB数据回归预测（RF回归）
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    本研究运用随机森林算法在MATLAB平台上实现数据回归预测。通过构建RF回归模型，有效提升了预测精度和鲁棒性，适用于复杂数据分析与建模任务。 1. 视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1uW4y1h7vM/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. 使用Matlab实现随机森林算法的数据回归预测，包含完整源码和数据。 3. 实现多变量输入、单变量输出的回归预测。 4. 评价指标包括：R²、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）以及RMSE（根均方误差）。 5. 包含拟合效果图及散点图展示。 6. 数据使用Excel格式，推荐2018B及以上版本。
     
  • 基于 Python 的 GA-RF 遗传算法优化随机森林实现多输入单输出回归预测（含完整代码及数据）
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    本研究运用Python编程，结合遗传算法(GA)与随机森林(RF)，以GA优化RF参数，提升模型在多输入单输出回归预测中的精度，并提供完整代码和数据集。 本段落介绍了利用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化随机森林（Random Forest, RF），以构建一个多输入单输出的回归预测模型（即GA-RF模型）。文章详细描述了数据预处理流程，并提供了完整的源代码示例。最后，通过合成数据展示了该模型的性能效果及相应的分析。 本段落适合机器学习初学者和具有一定数据分析基础的研究员阅读。 使用场景及目标：对于需要进行多个自变量到单个因变量数值预测的任务，尤其是在传统RF无法高效完成的情况下，可以通过本方案来提升回归模型的质量。 此外，该项目提供了一个完整的Python程序实现，并讨论了未来可以深入研究的方向，例如在真实世界的数据集中测试模型的鲁棒性以及探索不同的特征选择方式等。
     
  • 基于MATLAB的RF随机森林多特征分类预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB开发了RF随机森林算法用于多特征分类预测，并提供了完整的源代码和相关数据集。 MATLAB实现RF随机森林多特征分类预测（完整源码和数据）：使用15个输入特征进行四类分类的RF随机森林模型。要求运行环境为MATLAB2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的SVM多输入回归预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB实现基于支持向量机(SVM)的多输入回归预测模型，并提供完整的代码和测试数据集。适合研究与学习使用。 MATLAB实现SVM支持向量机多输入回归预测（完整源码和数据）。数据为多输入回归类型，包含7个特征和1个输出变量。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求是MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于Matlab的KNN多输入回归预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用Matlab实现了一种基于K近邻(KNN)算法的多输入变量回归预测模型，并提供了完整的代码和所需的数据集，旨在帮助用户理解和应用机器学习技术进行预测分析。 Matlab实现KNN K近邻多输入回归预测（完整源码和数据）： 1. 实现了基于多个特征的输入，并输出单个变量的多输入单输出回归预测； 2. 采用多种评价指标进行模型评估，包括R²、MAE、MSE、RMSE等； 3. 使用麻雀算法优化参数，如学习率、隐含层节点数和正则化参数； 4. 数据以Excel格式提供，便于替换和使用。该代码适用于Matlab 2020及以上版本的运行环境。
     
  • 基于RF随机森林的AQI预测模型的Python实现（含完整源码及数据）
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    本项目采用Python语言实现了基于RF随机森林算法的空气质量指数(AQI)预测模型，并提供了完整的源代码和所需的数据集，方便学习与应用。 空气质量（air quality）的好坏反映了空气污染的程度，并且是根据空气中污染物浓度的高低来判断的。空气污染是一个复杂的现象，在特定的时间和地点，空气中的污染物浓度受到许多因素的影响。人为污染物排放量是影响空气质量的主要因素之一，其中包括车辆、船舶、飞机尾气以及工业企业和居民生活及取暖等产生的排放物。此外，城市的发展密度、地形地貌和气象条件也是决定空气质量的重要因素。
     
  • 基于MATLAB的PSO-GRNN多输入回归预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB实现了PSO优化的GRNN模型用于复杂多输入数据的非线性回归预测，并提供了详细的源代码和实验数据。适合科研与工程应用需求。 MATLAB实现PSO-GRNN多输入回归预测（完整源码和数据）。使用粒子群优化广义回归神经网络进行预测，数据包含6个特征的多输入以及一个输出变量。程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。