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ZIPAOA算法优化随机森林RF树数与叶子节点的拟合预测建模:详细注释的Matlab程序,算数优化算法AOA改良随机森林RF建模:多输入单输出预测,详细注释的Matlab程序,可视化评估与指标打印 ,算数优

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资源文件列表:

算数优化算法优化随机森林的树数和 大约有17个文件
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  2. 2.jpg 214.32KB
  3. 3.jpg 130.39KB
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  6. 6.jpg 271.11KB
  7. 7.jpg 158.43KB
  8. 以下是一篇程序代码和相关的注释用于建.docx 51.83KB
  9. 优化随机森林参数从理论到实践的探.docx 50.07KB
  10. 技术博客文章算数优化算法优化.html 1.72MB
  11. 标题基于算数优化算法的随机森林参数优化与建.docx 14.11KB
  12. 标题基于算数优化算法的随机森林参数调.docx 49.2KB
  13. 算数优化算法优化随机森林的.html 1.72MB
  14. 算数优化算法优化随机森林的技术博客文章在.docx 49.94KB
  15. 算数优化算法是一种用于解决优化问题的算法它通过调.docx 15.12KB
  16. 算数优化算法随机森林在数据拟合预测建模中.docx 49.23KB
  17. 算数优化算法随机森林模型在程序中的实践与应.docx 50.07KB

资源介绍:

AOA算法优化随机森林RF树数与叶子节点的拟合预测建模:详细注释的Matlab程序,算数优化算法AOA改良随机森林RF建模:多输入单输出预测,详细注释的Matlab程序,可视化评估与指标打印。,算数优化算法AOA优化随机森林RF的树数和最小叶子数,建立多输入单输出的拟合预测建模。 程序内注释详细,可学习性强,直接替数据可用。 程序语言为matlab。 直接运行可以出拟合预测图,优化迭代图,特征变量重要性排序图,可以打印R方,MSE,RMSE,MAPE等多种评价指标,便于分析。 ,算数优化算法AOA; 随机森林RF; 树数和最小叶子数优化; 拟合预测建模; 程序内注释详细; 直接运行出图; 评价指标,基于AOA算法优化的随机森林模型:多图可视化与性能评估系统
以下是一篇 Matlab 程序代码和相关的注释,用于建立多输入单输出的拟合预测模型,同时
使用了算数优化算法(AOA来优化随森林RF)的树数和最小叶子数。程序包拟合
预测图、优化迭代图、特征变量重要性排序图,并打印了 R 方、MSERMSE MAPE 等多
种评价指标。
```matlab
% 导入数据
% 假设你的数据集已经准备好,并且已经加载到变量 data
% data = load('your_data_file.csv'); % 示例加载数据,请根据实际情况替换
% 划分训练集和测试集
cvp = cvpartition(data.response, 'Holdout', 0.2); % 划分 80%的数据为训练集,20%为测试集
trainData = data(training(cvp), :); % 训练集数据
testData = data(test(cvp), :); % 测试集数据
% 定义随机森林模型参数
numTrees = 100; % 树的数量
minLeafSize = 5; % 最小叶子节点数
% 使用 AOA 算法优化参数
function optimizedParams = AOA_optimizeRF(trainData, numTrees, minLeafSize)
% 初始化 AOA 参数(这需要根据具体情况设置,此处只是示例)
initialParams = [numTrees, minLeafSize];
...
% 这里编写 AOA 算法的核心部分,以寻找最优的树数和最小叶子数组合
...
return optimizedParams; % 返回最优的树数和最小叶子数组合
end
% 调用 AOA 算法优化随机森林参数
[optimizedNumTrees, optimizedMinLeafSize] = AOA_optimizeRF(trainData, numTrees,
minLeafSize);
% 建立随机森林模型并训练
rfModel = fitensemble(trainData.X, trainData.Y, 'TreeBagger', 'NumTrees',
optimizedNumTrees, 'MinLeafSize', optimizedMinLeafSize);
% 拟合预测建模及评价指标计算
predictions = predict(rfModel, testData.X); % 对测试集进行预测
R2 = r2(testData.Y, predictions); % R 方计算
MSE = mean((testData.Y - predictions).^2); % 均方误差 MSE 计算
RMSE = sqrt(MSE); % 均方根误差 RMSE 计算
MAPE = mean(abs((testData.Y - predictions) ./ testData.Y) * 100); %
MAPE 计算
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