本文介绍基于MATLAB，利用随机森林（RF）算法实现回归预测，以及自变量重要性排序的操作。目录1分解代码1.1最优叶子节点数与树数确定1.2循环准备1.3数据划分1.4随机森林实现1.5精度衡量1.6变量重要程度排序1.7保存模型2完整代码  本文分为两部分，首先是对代码进行分段、详细讲解，方便大家理解；随后是完整代码，方便大家自行尝试。另外，关于基于MATLAB的神经网络（ANN）代码与详细解释，我们将在后期博客中介绍。1分解代码1.1最优叶子节点数与树数确定  首先，我们需要对RF对应的叶子节点数与树的数量加以择优选取。%%NumberofLeavesandTreesOptimiza

  本文介绍基于Python的随机森林（RandomForest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等）自动优化的代码。  本文是在上一篇文章Python实现随机森林RF并对比自变量的重要性的基础上完成的，因此本次仅对随机森林模型超参数自动择优部分的代码加以详细解释；而数据准备、模型建立、精度评定等其他部分的代码详细解释，大家直接点击上述文章Python实现随机森林RF并对比自变量的重要性查看即可。  其中，关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战，大家可以点击查看文章MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响

  本文介绍基于Python的随机森林（RandomForest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等）自动优化的代码。  本文是在上一篇文章Python实现随机森林RF并对比自变量的重要性的基础上完成的，因此本次仅对随机森林模型超参数自动择优部分的代码加以详细解释；而数据准备、模型建立、精度评定等其他部分的代码详细解释，大家直接点击上述文章Python实现随机森林RF并对比自变量的重要性查看即可。  其中，关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战，大家可以点击查看文章MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响