Random Forest 随机森林算法

随机森林算法可用于数据分类和显现回归，可实现很多功能，效果不错。只需要将所需文件放入matlab路径中即可实现算法

function printRF（out）
%!
%! Description:
%!
%!   Print summary for output object returned from RFReg and RFClass.
%! 
%! Usage:
%!
%!   out = RFReg（param x y）;
%!   PrintRF（out）;
%!
%! Arguments:
%!
%!   out      An output object returned from RFReg or RFClass.
%!

%
% Last update on Jun. 27 2003
% By Ting Wang   Merck & Co.
%
  nm = fieldnames（out）;
  for i=1:length（nm）    % Print parameter settings
    if strcmp（nm（i）‘param‘）
       disp（‘ ‘）;
       disp（[‘  Number of Trees: ‘num2str（out.param（1））]）;
       disp（[‘  No. of Variables tried at each split: ‘ ...
               num2str（out.param（2））]）;
    end;
  end;
  for i=1:length（nm）    % Print error rate for training/test set
    if strcmp（nm（i）‘errtr‘）
       disp（[‘  OOB estimate error rate for training data: ‘ ...
          sprintf（‘%6.4f‘out.errtr（end））‘%‘]）;      
    end;
    if strcmp（nm（i）‘errts‘）
       disp（[‘  OOB estimate error rate for test data: ‘ ...
          sprintf（‘%6.4f‘out.errts（end））‘%‘]）;      
    end;
  end;
  for i=1:length（nm）    % Print confusion matrix for training/test set
    if strcmp（nm（i）‘mtab‘）
       disp（‘ ‘）;
       disp（[‘        Confusion Matrix For Training Set‘]）;
       k=size（out.mtab1）;
       disp（[‘       |‘sprintf（‘%6.0f‘（1:k））‘ |   err %‘]）;
       disp（[‘  -----|‘repmat（[‘-‘]16*k）   ‘-|---------‘]）;
       for i=1:k
          s=sum（out.mtab（i:））;
          if s>0 err=100*（1-out.mtab（ii）/s）;
          else   err=NaN; end;
       disp（[sprintf（‘%6.0f‘i）‘ |‘ ...
            sprintf（‘%6.0f‘out.mtab（i:）） ‘ |‘ ...
            sprintf（‘%9.4f‘err）]）;
       end;
    end;
    if strcmp（nm（i）‘mtabts‘）
       disp（‘ ‘）;      
       disp（[‘        Confusion Matrix For Test Set‘]）;
       k=size（out.mtabts1）;
       disp（[‘       |‘sprintf（‘%6.0f‘（1:k））‘ |   err %‘]）;
       disp（[‘  -----|‘repmat（[‘-‘]16*k）   ‘-|---------‘]）;
       for i=1:k
          s=sum（out.mtabts（i:））;
          if s>0 err=100*（1-out.mtabts（ii）/s）;
          else   err=NaN; end;
       disp（[sprintf（‘%6.0f‘i）‘ |‘ ...
            sprintf（‘%6.0f‘out.mtabts（i:）） ‘ |‘ ...
            sprintf（‘%9.4f‘err）]）;
       end;
    end;
  end;
  disp（‘ ‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件       97280  2020-08-03 12:56  ‘‘RandomForest\Installation.doc
     文件        2276  2020-08-03 12:56  ‘‘RandomForest\PrintRF.m
     文件         847  2020-08-03 12:56  ‘‘RandomForest\ReadMe
     文件       12564  2020-08-03 12:56  ‘‘RandomForest\RFClass.m
     文件       57344  2020-08-03 12:56  ‘‘RandomForest\RFClassification.dll
     文件        7959  2020-08-03 12:56  ‘‘RandomForest\RFReg.m
     文件       36864  2020-08-03 12:56  ‘‘RandomForest\RFRegression.dll
     文件       32726  2020-08-03 12:56  ‘‘RandomForest\Examples\boshouse.txt
     文件        1194  2020-08-03 12:56  ‘‘RandomForest\Examples\Example_Classification.m
     文件        1145  2020-08-03 12:56  ‘‘RandomForest\Examples\Example_Regression.m
     文件      236745  2020-08-03 12:56  ‘‘RandomForest\Examples\satimage_tes.txt
     文件      525830  2020-08-03 12:56  ‘‘RandomForest\Examples\satimage_tra.txt
     文件       60909  2020-08-03 12:56  ‘‘RandomForest\Fortran\RFClassification.f
     文件       24632  2020-08-03 12:56  ‘‘RandomForest\Fortran\RFRegression.f