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雷达卡
MATLAB
实现基于
DT-RF
决策树（
DT）结合随机森林（
RF）进行多特征分类预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
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随着大数据和人工智能技术的不断进步，多特征分类预测已成为数据挖掘和机器学习领域的关键研究方向。多特征分类任务广泛应用于金融风控、医学诊断、图像识别、智能安防、客户关系管理等多个行业和领域，其核心在于如何从大量且复杂的多维数据中挖掘有价值的规律，实现对未知样本的准确判别和预测。尤其在数据特征高度复杂且关联性较强的实际场景中，传统的单一模型很难兼顾特征间的复杂交互和全局泛化能力，导致分类准确率和鲁棒性受限。因此，基于决策
树（Decision Tree, DT）和随机森林（Random Forest, RF）等集成学习模型的多特征分类方法逐渐受到关注。这些方法不仅能够有效处理大规模、高维度和多特征的数据集，还具有较强的容错能力和特征选择能力。
决策树作为一 ...
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