MATLAB实现基于
RF-RFE-BP
随机森林（RF）
结合递归特征消除（RFE）
和反向传播神经网络（BP）
进行回归预测
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在复杂工程系统、金融市场、环境监测和智能制造等场景中，传统的线性回归或单一机器学习模型往往难以准确刻画输入特征与目标输出之间的非线性关系。随着数据量和特征维度的不断增加，既要从高维特征中筛选出最有效的变量，又要构建具有强泛化能力的预测模型，已经成为实际工作中的核心痛点。基于随机森林与递归特征消除的特征选择策略，再叠加反向传播神经网络进行回归预测，可以在一定程度上兼顾特征筛选的稳定性与模型表达能力的强大，从而构建一个兼具可解释性和预测性能的混合建模方案。
随机森林是一种集成学习方法，通过构建若干决策树并对其输出进行平均来完成回归任务。在高维数据场景中，随机森林天然具备评估特征重要性的能力，可以根据树分裂时的均方误差减小量、袋外误差变化等指标来衡量每一个输入特征对预测结果的贡献。这种特征重要性评估机制在工业数据、医疗 ...