您想将以上的Python代码转化为MATLAB代码,是吗?以下是等效的MATLAB代码:
% 读取数据
data = readtable('附件0.2.xlsx');
% 分割自变量和目标变量
X = data{:, 2:end};
y = data{:, 1};
% 划分训练集和测试集
[X_train, X_test, y_train, y_test] = trainTestSplit(X, y, 'testSize', 0.3);
% 训练模型
n_estimators = 100;
rf = TreeBagger(n_estimators, X_train, y_train);
% 预测结果
y_pred = predict(rf, X_test);
% 转换预测结果格式为double类型
y_pred = str2double(y_pred);
% 计算MSE和R-squared
mse = mean((y_test - y_pred).^2);
r2 = 1 - sum((y_test - y_pred).^2) / sum((y_test - mean(y_test)).^2);
% 输出模型评估结果和目标方程
disp(['MSE: ', num2str(mse)]);
disp(['R-squared: ', num2str(r2)]);
% 输出目标方程系数
feature_importance = rf.OOBPermutedPredictorDeltaError';
feature_names = data.Properties.VariableNames(2:end)';
[~, sorted_idx] = sort(feature_importance);
fprintf('目标方程:\n');
for i = sorted_idx'
fprintf('%f * %s +\n', feature_importance(i), char(feature_names(i)));
end
% 绘制特征重要性条形图
figure;
barh(feature_importance(sorted_idx));
set(gca, 'YTick', 1:length(feature_importance), 'YTickLabel', feature_names(sorted_idx), 'FontSize', 5);
xlabel('特征重要性');
ylabel('特征名称');
title('随机森林回归特征重要性');
saveas(gcf, '随机森林回归特征重要性.png');
希望这能满足您的需求!请确保在运行MATLAB代码之前已经安装了相应的工具箱(如Statistics and Machine Learning Toolbox)并将数据文件 附件0.2.xlsx
放置在当前 MATLAB 工作目录中。
内容由零声教学AI助手提供,问题来源于学员提问