GA与PSO优化RF树结构和叶子数的多维输入单维输出MATLAB预测模型：附详细注释，可生成可视化报告,基于GA和PSO优化的RF多维输入单维输出拟合预测模型：详细注释、图形输出与评价指标打印的MAT
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和优化的树数和叶子数做多维输入单维输出拟合预测模 大约有15个文件 
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资源介绍:
GA与PSO优化RF树结构和叶子数的多维输入单维输出MATLAB预测模型：附详细注释，可生成可视化报告,基于GA和PSO优化的RF多维输入单维输出拟合预测模型：详细注释、图形输出与评价指标打印的MATLAB程序,GA和PSO优化RF的树数和叶子数，做多维输入单维输出拟合预测模型。 程序内有详细注释，易于学习，直接替数据可用。 可以出特征重要性排序图，真实值和预测值对比图，可打印多种评价指标。 程序是MATLAB语言。 ,GA; PSO; RF; 树数和叶子数优化; 多维输入单维输出拟合预测模型; 详细注释; 直接替换数据可用; 特征重要性排序图; 真实值与预测值对比图; 多种评价指标。,基于GA和PSO优化的RF模型：多维输入单维输出预测与评估系统
以下是一个使用 MATLAB 语言编写的程序，用于 GA（遗传算法）和 PSO（粒子群优化）来
优化随机森林（RF）模型，该模型处理多维输入单维输出的拟合预测问题。同时，该程序
将提供特征重要性排序图、真实值与预测值对比图以及多种评价指标的可打印输出。
```matlab
% 导入或创建数据集
% 假设 X 为输入数据矩阵，y 为输出标签向量
% X 和 y 的维度应匹配，且 y 为单维输出
% 例如：X = rand(100, 10); y = rand(100, 1);
% 定义 RF 模型的树数和叶子数初始范围
minTrees = 10;
maxTrees = 200;
minLeaves = 2;
maxLeaves = 50;
% 使用 GA 进行树数优化
ga_params = struct('FitnessFunction', @(treeNum) evalRFPerformance(X, y, treeNum), ...
'InitialPopulationSize', 50, ...
'MaxGenerations', 100, ...
'BinaryMutationFcn', {@mutation_flipbit, 0.1}, ...
'CrossoverFcn', {@crossover_uniform, 1}, ...
'Termination', @isbest);
tree_opt_ga = ga(minLeaves:maxLeaves, ga_params);
best_tree_num = tree_opt_ga.X;
% 使用 PSO 进行叶子数优化
pso_params = struct('Swarmsize', 20, ...
'InertiaWeight', 0.9, ...
'CognitiveComponent', 2, ...
'SocialComponent', 2, ...
'FitnessFunction', @(leaves) evalRFPerformance(X, y, best_tree_num,
leaves));
leaves_opt_pso = pso(minLeaves:maxLeaves, pso_params);
best_leaves = leaves_opt_pso.X;
% 基于 GA 和 PSO 的结果来建立最优的 RF 模型，并进行测试集上的拟合预测。
nTrees = best_tree_num; % 根据 GA 得到最优树数
nLeaves = best_leaves; % 根据 PSO 得到最优叶子数
rfModel = fitensemble(X, y, 'TreeBaggedEnsemble', nTrees, nLeaves); % 创建随机森林模型
testX = X(:,[some indices]); % 选择一部分数据作为测试集（这里需要替换为实际测试集）
testY = predict(rfModel, testX); % 使用模型进行预测
yActual = y; % 实际输出标签（替换为测试集的标签）
minghao1039
GnykIKCRVXnv