基于Matlab的随机森林算法实现（附算法介绍及代码详解）

本算例完整代码领取方式在文末展示~
一、内容提要
在地学领域中，岩性的准确识别对于储层评价来说至关重要。因此，今天笔者想要分享的是随机森林算法在岩性识别中的应用与代码实现。

科普中国·科学百科定义：随机森林（Random forest）指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。

通俗地来讲，随机森林算法从属于机器学习，它可以高效地实现以分类为目的的计算过程。下面来看一下随机森林的主要优点[1]：

(1) 可产生
高准确度的分类器；
(2) 处理
大量的输入变量；
(3) 在判断类别时，可以
考虑变量的重要性；
(4) 对
变量类型十分友好，可以处理离散型也可以处理连续型数据，且如果有一部分资料遗失，仍然可以保证计算的准确度；
(5) 训练
速度快。

因此，在本文中笔者将随机森林算法应用在基于测井数据的岩性分类计算上，以此提升复杂地质因素影响下的岩性识别效率与准确度。
以下分为三个部分进行讲解，包括算法简介、实例计算与代码解读。
二、算法简介
2.1 随机森林
随机森林算法的名称-

基于Matlab的随机森林算法实现（附算法介绍及代码详解）最先出现在Python成神之路。