1.随机森林在神经网络的应用
当使用随机森林进行特征选择时，算法能够为每个特征提供一个重要性得分，从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征，模型的复杂度降低，同时保持了较高的预测准确性。
随机森林是一种集成学习算法，利用多棵决策树对特征进行建模。由于其天然的并行化、抗过拟合的特性和对非线性关系的良好适应性，随机森林在特征选择中显示出强大的效果。此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。
通俗点讲就是，用科学、合理的方法去除掉数据集中不需要的特征。常用在回归预测任务的数据集处理中（也就是N个输入特征，一个输出特征）。
2.代码实现
这部分代码旨在准备 MATLAB 环境。它关闭了 MATLAB 的警告信息显示，关闭所有之前打开的图形窗口，清除了 MATLAB 工作区中的所有变量，并清空命令窗口。
warning off % 关闭警告信息显示
close all % 关闭所有图形窗口
clear % 清除工作区变量
clc % 清空命令窗口
这段代码使用 readtable 函数从名为 "01.csv" 的 CSV 文件中读取数据并将其存储在变量 data 中。如果数据文件不包含表头，则需要使用 readmatrix 函数。
data = readtable('01.csv'); % 如果数据文件不包含表头，请使用readmatrix函数
这段代码将数据拆分为特征和目标变量。其中 X 存储假设前 2000 行数据的前 6 列是特征，y 存储假设前 2000 行数据的最后一列是目标变量。
X = data{1:2000, 1:6}; % 假设前6列是特征
y = data{1:2000, 7}; % 假设最后一列是目标变量
这部分使用 TreeBagger 函数构建了一个包含 100 棵树的随机森林回归模型，并计算了袋外预测器的重要性。
ens = TreeBagger(100, X, y, 'Method', 'regression', 'OOBPredictorImportance', 'on');
在这个部分中，计算了特征的重要性得分，并将其进行了归一化处理。然后将其显示出来。
% 计算特征的重要性分数
featureImportance = ens.OOBPermutedVarDeltaError;
disp(featureImportance)
normalizedFeatureImportance = featureImportance / sum(featureImportance);
disp(normalizedFeatureImportance);
这一部分可视化了特征重要性得分，通过绘制条形图展示各个特征的重要性。
% 可视化特征重要性
bar(normalizedFeatureImportance);
xlabel('特征');
ylabel('重要性得分');
title('特征重要性');
这部分代码对特征的重要性得分进行排序，并选择了最重要的四个特征进行输出。同时，重新设置了图表的横坐标，使其显示最重要的特征名称。（笔者的数据集格式为6个输入一个输出的风力发电机功率数据集）
% 特征排序及输出
[sortedImportance, sortedIdx] = sort(normalizedFeatureImportance, 'descend');
topFeatures = sortedIdx(1:4); % 选择最重要的四个特征
topFeaturesNames = {'湿度', '真实风速', '气象台风速', '风向', '温度', '气压'};
disp('最重要的特征是：');
disp(topFeaturesNames(topFeatures));
xticks(1:length(topFeaturesNames));
xticklabels(topFeaturesNames);
3.运行结果
运行结果如下（以笔者的风力发电机数据集为例）：
4.完整代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭警告信息显示
close all % 关闭所有图形窗口
clear % 清除工作区变量
clc % 清空命令窗口
% 读取CSV文件
data = readtable('01.csv'); % 如果数据文件不包含表头，请使用readmatrix函数
% 将数据拆分为特征和目标变量
X = data{1:2000, 1:6}; % 假设前6列是特征
y = data{1:2000, 7}; % 假设最后一列是目标变量
ens = TreeBagger(100, X, y, 'Method', 'regression', 'OOBPredictorImportance', 'on');
% 计算特征的重要性分数
featureImportance = ens.OOBPermutedVarDeltaError;
disp(featureImportance)
normalizedFeatureImportance = featureImportance / sum(featureImportance);
disp(normalizedFeatureImportance);
% 可视化特征重要性
bar(normalizedFeatureImportance);
xlabel('特征');
ylabel('重要性得分');
title('特征重要性');
% 根据得分排序特征
[sortedImportance, sortedIdx] = sort(normalizedFeatureImportance, 'descend');
topFeatures = sortedIdx(1:4); % 选择最重要的四个特征
% 输出最重要的特征
topFeaturesNames = {'湿度', '真实风速', '气象台风速', '风向', '温度', '气压'};
disp('最重要的特征是：');
disp(topFeaturesNames(topFeatures));
% 重新设置图表横坐标
xticklabels(topFeaturesNames);
