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随机森林 特征选择_在 _MATLAB_中的 _实现_需要通过以下几个步骤： 1. 准备数据集：将数据集分为训练集和测试集，并进行特征工程（包括数据清理、 _特征选择_等）； 2. 建模：使用 _MATLAB_中的TreeBagger函数来建立 _随机森林_模型，并指定其参数，如树的数量、每棵树的最大深度等； 3. 特征重要性估计：通过 _MATLAB_中的oobPermutedPredictorImportance函数来估计每个特征在模型中的重要性，该函数会自动进行袋外交叉验证（out-of-bag cross-validation）； 4. _特征选择：根据特征重要性估计结果，对特征进行选择或排名，可以根据具体问题来选择具体的 特征选择_方法。 以下是一个简单的 _MATLAB_代码示例，用于 _实现 随机森林 特征选择： % 准备数据集 load fisheriris X = meas; Y = species; [N, d] = size(X); cv = cvpartition(N, ‘HoldOut’, 0.3); Xtrain = X(cv.training,:); Ytrain = Y(cv.training,:); Xtest = X(cv.test,:); Ytest = Y(cv.test,:); % 建模 ntree = 100; rng(‘default’) rf = TreeBagger(ntree, Xtrain, Ytrain, ‘oobpred’, ‘on’, ‘Method’, ‘classification’); % 特征重要性估计 imp = rf.OOBPermutedPredictorImportance; % 特征选择 [max_imp, idx] = sort(imp, ‘descend’); selectedIdx = idx(1:5); fprintf(‘Selected features: %d %d %d %d %d\n’, selectedIdx); % 使用选择的特征进行分类 Xtrain_selected = Xtrain(:, selectedIdx); Xtest_selected = Xtest(:, selectedIdx); _rf__selected = TreeBagger(ntree, Xtrain_selected, Ytrain, ‘oobpred’, ‘on’, ‘Method’, ‘classification’); Ytest_pred = predict(_rf__selected, Xtest_selected); accuracy = sum(strcmp(Ytest_pred, Ytest)) / length(Ytest); fprintf(‘Accuracy: %f\n’, accuracy); 需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体问题来选择合适的 _特征选择_方法。此外， _MATLAB_中还提供了其他一些 _特征选择_方法，如互信息法、Lasso方法等，读者可以根据需要进行选择。](https://wenku.csdn.net/answer/bc9d1751c9f44ef9bada7d8dbc5d7431)
Original: https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124469068
Author: 机器学习之心
Title: 特征选择 | MATLAB实现RF(随机森林)特征选择
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