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
yQeSHzLQI3.61MB需要积分:1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 
1.jpg 240.07KB - 2.jpg 214.32KB
- 3.jpg 130.39KB
- 4.jpg 103.55KB
- 5.jpg 184.14KB
- 6.jpg 271.11KB
- 7.jpg 158.43KB
- 以下是一篇程序代码和相关的注释用于建.docx 51.83KB
- 优化随机森林参数从理论到实践的探.docx 50.07KB
- 技术博客文章算数优化算法优化.html 1.72MB
- 标题基于算数优化算法的随机森林参数优化与建.docx 14.11KB
- 标题基于算数优化算法的随机森林参数调.docx 49.2KB
- 算数优化算法优化随机森林的.html 1.72MB
- 算数优化算法优化随机森林的技术博客文章在.docx 49.94KB
- 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
- 算数优化算法随机森林在数据拟合预测建模中.docx 49.23KB
- 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）来优化随机森林（RF）的树数和最小叶子数。程序包括拟合
预测图、优化迭代图、特征变量重要性排序图，并打印了 R 方、MSE、RMSE 和 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 中
% 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); % 平均绝对百分比误差
MAPE 计算
weixin_43246170
abments