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机器学习之心

3 小时前

RF-RFE-BP基于随机森林递归特征消除（RF-RFE）与BP神经网络回归预测，MATLAB代码在机器学习回归问题中，特征维度过高可能导致模型过拟合、计算开销增大及可解释性下降。特征选择是解决上述问题的关键手段之一。随机森林（RF）能够评估特征重要性，结合递归特征消除（RFE）可以自动筛选出最优特征子集。BP神经网络作为经典的非线性模型，广泛应用于回归预测。将RF-RFE与BP结合，既能发挥RF在特征选择上的优势，又能利用BP的拟合能力，实现高效准确的回归建模。