MATLAB
实现RF随机森林多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着机器学习技术的发展，随机森林（Random Forest, RF）已成为数据科学中一种广泛应用的算法。它特别适用于处理具有复杂特征和非线性关系的数据集。
近年来，随着物联网（IoT）和大数据技术的广泛应用，时间序列预测在各个领域中变得尤为重要。时间序列数据通常包含随时间变化的观测值，因此它在金融、气象、能源等行业的预测和决策中发挥着至关重要的作用。传统的时间序列预测方法，如ARIMA和指数平滑法，虽然在一些特定情境下表现良好，但在面对复杂和高维数据时往往存在局限性。
随着技术的进步，机器学习尤其是随机森林模型逐渐成为解决这一问题的重要工具。随机森林可以处理多变量时间序列的预测任务，尤其是在变量间存在高度相关性或复杂非线性关系的情况下，表现优于传统模型。通过集成多棵决策树，随机森林能够避免单一决策树模型的过拟合问题，并在大规模数据上表现出良好的泛化能力。然而，如何在 MATLAB 环境中实现一个有效的多变量 ...