此 MATLAB 导入 Excel 的 Random Forest 模型代码旨在实现蔬菜价格预测的机器学习功能

matlab导入excel代码随机森林模型 创建此随机森林机器学习模型是为了预测蔬菜的价格。 ＃数据收集我们从班达拉维拉经济中心收集了数据集。 #API我们已使用Flask API将模型与前端连接 ＃问题背景农业是我们国家经济的Struts。 斯里兰卡总人口中有31.8％从事农业相关工作。 这些农民中的大多数将他们的收成出售给附近的蔬菜批发市场。 但是农民总是无法获得合理的收成价格。 发生这种情况的主要原因是，农民对批发市场的即时价格变化没有任何先验知识。 在这个项目中，我们试图为农民引入价格预测系统，以使这些农民对批发市场的即时价格变化有一定的了解。 从这些知识中，农民可以获得可以在每个市场上出售的蔬菜的价格。 有了这些信息，农民就可以将收获的农产品带到他喜欢和适合的任何批发市场，然后农民可以以收获价值的实际价格出售他们的收获。 ＃语言选择在考虑了多种可用于数据科学组件的编程语言之后，由于以下因素，选择了Python作为该项目实施的主要编程语言：•灵活-这是一种开源语言，因此最适合用于需要预先安排应用程序和站点的开发人员。 •易于学习和理解-Python的直接性和意义使Python成