基于随机森林RF的回归预测，随机森林RF重要性排序，多变量输入模型。 运行环境为matlab2018，程序内注释详细，直接替换数据就可以用。随机森林的特征变量重要性排序在特征选择和特征分析中具有广泛的用途。它可以用来识别哪些特征对目标变量的预测最为重要，从而帮助我们理解数据中的关键特征和影响因素。

1:运行RUNAPP2脚本 2：加载DBC文件 3：指定需要提取的信号 4：加载ASC文件（执行改步后数据已加载，后面就是利用MATLAB工具绘制波形） 5：运行GetTimeseriesDatFromAppV1脚本利用MATLAB工具绘制波形

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三次样条差值函数实现，本代码是由vs2015调用matlab2018实现画图功能，若想实现函数的画图功能，请正确搭建环境，若只需数据，将画图部分注释即可运行。

MATLAB2018从入门到精通MATLAB视频教程-实战案例版是MATLAB2018基础教程，比较详细。值得参考学习