Extra Trees算法MATLAB分类预测实现

基于极端随机树算法的 MATLAB 分类预测实现，挺适合你如果平时要那种字段又多又杂的数据。它不是普通的决策树，而是那种用随机方式加速训练、又能抗过拟合的机器学习模型。你直接把数据扔进去，跑个几行代码就能看到分类效果，效率还挺高的。

Extra Trees的思路和随机森林有点像，但它更“极端”点——比如每次分裂节点的时候，它不仅随机选特征，还随机找分裂点。所以训练更快，精度也挺稳。尤其对那种高维数据，表现还不错。

文里从load数据开始，一步步讲到预、划分数据、建模训练，甚至怎么评估分类效果，都给出了MATLAB代码。你直接拿代码去改改，就能用在自己项目上了。像fitcensemble、crossval这些函数都有用到，响应也快。

哦对了，如果你平时研究集成学习，像什么随机森林、提升树那些，那这篇也可以当个参考。尤其是想换个角度优化分类模型的，挺值得一看。

如果你还想拓展一下，可以顺便看看这些相关文章，比如MATLAB 随机树生成代码或者集成学习方法对比，也蛮有意思。

建议你先搞清楚基本的机器学习套路，比如交叉验证、特征选择这些，再配着文中代码跑几遍。多试几组参数，调一调效果，收获会更多。