改进鲸鱼优化随机森林算法的Matlab二分类与多分类预测建模工具，含分类预测图等可视化结果展示及个性化数据替换指导 ,改进的鲸鱼优化随机森林算法：多分类预测建模与可视化结果展示（附Matlab程序）

fxwlOoIkvQrCZIP改进的鲸鱼优化算法优化随机森林做二分类和多分类  3.25MB

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改进鲸鱼优化随机森林算法的Matlab二分类与多分类预测建模工具，含分类预测图等可视化结果展示及个性化数据替换指导。,改进的鲸鱼优化随机森林算法：多分类预测建模与可视化结果展示（附Matlab程序）,改进的鲸鱼优化算法GSWOA优化随机森林做二分类和多分类预测建模。 程序内注释详细直接替数据就可以使用。 程序语言为matlab。 程序直接运行可以出分类预测图，迭代优化图，特征重要性排序图，混淆矩阵图。 想要的加好友我吧。 PS:以下效果图为测试数据的效果图，主要目的是为了显示程序运行可以出的结果图，具体分类效果以个人的具体数据为准。 2.由于每个人的数据都是独一无二的，因此无法做到可以任何人的数据直接替就可以得到自己满意的效果。 3.拿后程序后可以无偿帮忙替数据，无原理讲解。 4.只拿后单个程序的不议价，两个及以上可接受议价。 ,GSWOA;优化随机森林;二分类预测建模;多分类预测建模;程序内注释;Matlab;分类预测图;迭代优化图;特征重要性排序图;混淆矩阵图,基于GSWOA优化的随机森林分类预测模型：二分类与多分类预测效果可视化展示的MATLAB程序
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90425913/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90425913/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">非常抱歉，由于我的功能限制<span class="_ _0"></span>，我无法直接生成一个完整的<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_"> </span></span>程序，该程序将使用改</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">进的鲸鱼优化算法（<span class="ff2">GSWOA</span>）来优化随机森<span class="_ _0"></span>林算法以进行二分类和多分类预测建模<span class="_ _0"></span>。我可</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以为你提供一个基本步骤的指<span class="_ _0"></span>南，以帮助你实现该目标。请<span class="_ _0"></span>在您的<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_ _2"> </span></span>环境中参考这些</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">步骤来构建您的程序。</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">### <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">第一步：数据准备</span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先，<span class="_ _3"></span>你需要准备你的数据集。<span class="_ _3"></span>这应该包括特征数据和标签数据。<span class="_ _3"></span>将数据分为训练集和测试</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">集，以便在训练过程中评估模型性能。</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```matlab</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">假设你已经有了特征矩阵<span class="_ _2"> </span></span>X<span class="_"> </span><span class="ff1">和标签向量<span class="_ _2"> </span></span>Y</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">划分训练集和测试集</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">[X_train, X_test, Y_train, Y_test] = trainTestSplit(X, Y, 0.7);</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">### <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">第二步：随机森林初始化</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">初始化随机森林模型。</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```matlab</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">初始化随机森林模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">rfModel <span class="_ _4"> </span>= <span class="_ _4"> </span>fitensemble(X_train, <span class="_ _4"> </span>Y_train, <span class="_ _4"> </span>'TreeBaggedEnsemble', <span class="_ _4"> </span>'Method', <span class="_ _4"> </span>'classregtree', </div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">'NumTrees', 100);</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">### <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">第三步：使用<span class="_ _2"> </span></span>GSWOA<span class="_"> </span><span class="ff1">优化随机森林</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">使用改进的鲸鱼优化算法（<span class="ff2">GSWOA</span>）来优化<span class="_ _0"></span>随机森林模型的参数。这可能涉及到调<span class="_ _0"></span>整树的</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">数量、树的深度等参数。</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```matlab</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">定义<span class="_ _2"> </span></span>GSWOA<span class="_"> </span><span class="ff1">的参数优化函数（需要自行编写）</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">例如，定义一个函数来计算给定参数下的模型准确率等指标</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">gswoaObjectiveFunction = @(params) computeObjective(params, <span class="_ _5"></span>X_train, Y_train); % <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">需要自</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">己编写此函数</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">使用<span class="_ _2"> </span></span>GSWOA<span class="_"> </span><span class="ff1">进行参数优化</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">[optimizedParams, results] = gswoa(gswoaObjectiveFunction);</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```</div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">### <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">第四步：训练模型并预测</span></div><div class="t m0 x1 h2 y20 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">使用优化后的参数训练模型，并对测试集进行预测。</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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