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预测未来 | MATLAB实现RF随机森林多变量时间序列预测未来-预测新数据

预测未来 | MATLAB实现RF随机森林多变量时间序列预测未来-预测新数据

预测效果

在这里插入图片描述

基本介绍

随机森林属于 集成学习 中的 Bagging(Bootstrap AGgregation 的简称) 方法。如果用图来表示他们之间的关系如下:

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  • 随机森林是由很多决策树构成的,不同决策树之间没有关联。当我们进行分类任务时,新的输入样本进入,就让森林中的每一棵决策树分别进行判断和分类,每个决策树会得到一个自己的分类结果,决策树的分类结果中哪一个分类最多,那么随机森林就会把这个结果当做最终的结果。

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模型描述

  • 优点
    它可以出来很高维度(特征很多)的数据,并且不用降维,无需做特征选择
    它可以判断特征的重要程度
    可以判断出不同特征之间的相互影响
    不容易过拟合
    训练速度比较快,容易做成并行方法
    实现起来

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