随机森林matlab代码分类RF/回归RF

本代码含随机森林的分类、回归代码，代码功能相当全面，性能良好，能够支撑项目开发和科研需要。---------

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%* mex interface to Andy Liaw et al.‘s C code （used in R package randomForest）
%* Added by Abhishek Jaiantilal （ abhishek.jaiantilal@colorado.edu ）
%* License: GPLv2
%* Version: 0.02
%
% Calls Classification Random Forest
% A wrapper matlab file that calls the mex file
% This does prediction given the data and the model file
% Options depicted in predict function in http://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/randomForest.pdf
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%function [Y_hat votes] = classRF_predict（Xmodel extra_options）
% requires 2 arguments
% X: data matrix
% model: generated via classRF_train function
% extra_options.predict_all = predict_all if set will send all the prediction. 
%
%
% Returns
% Y_hat - prediction for the data
% votes - unnormalized weights for the model
% prediction_per_tree - per tree prediction. the returned object .
%           If predict.all=TRUE then the individual component of the returned object is a character
%           matrix where each column contains the predicted class by a tree in the forest.
%
%
% Not yet implemented
% proximity

function [Y_new votes prediction_per_tree] = classRF_predict（Xmodel extra_options）
    
    if nargin<2
		error（‘need atleast 2 parametersX matrix and model‘）;
    end
    
    if exist（‘extra_options‘‘var‘）
        if isfield（extra_options‘predict_all‘） 
            predict_all = extra_options.predict_all;
        end
    end
    
    if ~exist（‘predict_all‘‘var‘）; predict_all=0;end
            
        
    
	[Y_hatprediction_per_treevotes] = mexClassRF_predict（X‘model.nrnodesmodel.ntreemodel.xbestsplitmodel.classwtmodel.cutoffmodel.treemapmodel.nodestatusmodel.nodeclassmodel.bestvarmodel.ndbigtreemodel.nclass predict_all）;
	%keyboard
    votes = votes‘;
    
    clear mexClassRF_predict
    
    Y_new = double（Y_hat）;
    new_labels = model.new_labels;
    orig_labels = model.orig_labels;
    
    for i=1:length（orig_labels）
        Y_new（find（Y_hat==new_labels（i）））=Inf;
        Y_new（isinf（Y_new））=orig_labels（i）;
    end
    
    1;
    

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2019-04-16 21:37  随机森林matlab代码\
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     目录           0  2019-04-16 21:37  随机森林matlab代码\randomforest-matlab\
     目录           0  2019-04-16 21:37  随机森林matlab代码\randomforest-matlab\RF_Class_C\
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     文件        2523  2009-05-17 03:11  随机森林matlab代码\randomforest-matlab\RF_Class_C\Makefile.windows
     文件        3255  2010-02-06 17:05  随机森林matlab代码\randomforest-matlab\RF_Class_C\README.txt
     文件        1470  2010-02-06 17:04  随机森林matlab代码\randomforest-matlab\RF_Class_C\Version_History.txt
     文件        2166  2009-05-17 03:11  随机森林matlab代码\randomforest-matlab\RF_Class_C\classRF_predict.m
     文件       14829  2009-05-17 03:11  随机森林matlab代码\randomforest-matlab\RF_Class_C\classRF_train.m
     文件         557  2009-05-17 03:11  随机森林matlab代码\randomforest-matlab\RF_Class_C\compile_linux.m
     文件        1718  2010-02-06 16:44  随机森林matlab代码\randomforest-matlab\RF_Class_C\compile_windows.m
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     文件         600  2009-04-25 20:39  随机森林matlab代码\randomforest-matlab\RF_Class_C\data\Y_twonorm.txt
     文件       48856  2009-04-25 20:39  随机森林matlab代码\randomforest-matlab\RF_Class_C\data\twonorm.mat
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     文件        9840  2009-04-25 20:39  随机森林matlab代码\randomforest-matlab\RF_Class_C\rfsub.o
     目录           0  2019-04-16 21:37  随机森林matlab代码\randomforest-matlab\RF_Class_C\src\
     文件       33889  2009-05-17 03:11  随机森林matlab代码\randomforest-matlab\RF_Class_C\src\classRF.cpp
     文件        8947  2009-05-17 03:11  随机森林matlab代码\randomforest-matlab\RF_Class_C\src\classTree.cpp
............此处省略44个文件信息