随机森林算法实现时间序列预测及Matlab代码

随机森林算法通过整合多个决策树进行分类和回归预测。其核心原理是：

1. 构建多个决策树: 每个决策树都基于训练数据的随机子集（自助法或随机子集法）独立构建，确保树之间的差异性。
2. 随机特征选择: 在每个决策树的节点上，只选取一部分特征进行分裂，进一步增加树的多样性，提高模型的准确性。
3. 决策树构建: 根据所选特征，将数据划分到子节点，使每个子节点的样本尽可能属于同一类别或具有相似的回归值。信息熵和基尼系数等指标用于评估划分质量。重复此过程直到满足预设的停止条件。
4. 集成投票/平均: 对于分类问题，最终预测结果由所有决策树的投票决定，选择得票最多的类别。对于回归问题，最终预测结果是所有决策树预测值的平均值。

随机森林算法具有出色的鲁棒性和泛化能力，能有效处理高维数据和大规模数据集，并对特征缺失和噪声具有较高的容错性。