ZIP乌燕鸥算法SAOT优化随机森林的Matlab分类预测建模程序注：包含二分类与多分类预测，可生成分类预测图、迭代优化图等 ,乌燕鸥算法SAOT优化的随机森林分类预测建模程序（含详细注释、分类预测图、 3.2MB

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乌燕鸥算法SAOT优化随机森林的Matlab分类预测建模程序 注：包含二分类与多分类预测，可生成分类预测图、迭代优化图等。,乌燕鸥算法SAOT优化的随机森林分类预测建模程序（含详细注释、分类预测图、迭代优化图等）,乌燕鸥算法SAOT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。 ,核心关键词： 1. 乌燕鸥算法 2. SAOT优化 3. 随机森林 4. 二分类预测建模 5. 多分类预测建模 6. 程序内注释 7. MATLAB程序语言 8. 分类预测图 9. 迭代优化图 10. 特征重要性排序图 11. 混淆矩阵图,基于乌燕鸥算
<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/90425912/2/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/90425912/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">由于我无法直接在这里提供完<span class="_ _0"></span>整的<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_"> </span></span>程序，但我可以提供一个大致的框架和代码示例，</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">帮助你开始使用<span class="_ _0"></span>乌燕鸥算法（<span class="ff2">SAOT<span class="_ _0"></span></span>）优化随机森林<span class="_ _0"></span>进行二分类和多<span class="_ _0"></span>分类预测建模。<span class="_ _0"></span>你需要</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">根据你的具体数据集进行参数调整和结果解释。</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff1">一、随机森林模型构建（二分类）</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先，我们可以构建一个简单的二分类随机森林模型。下面是<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_ _1"> </span></span>代码的示例：</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```matlab</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">加载或导入你的数据集，确保有两列特征和一列标签</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">例如</span>: <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">特征矩阵</span> <span class="_ _2"> </span>X<span class="ff1">，标签向量</span> <span class="_ _2"> </span>y</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% X = ...; % <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">你的特征数据</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% y = ...; % <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">你的标签数据（二分类，每个样本对应一个标签）</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb 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 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">cv = cvpartition(y, 'HoldOut', 0.3); % 70%<span class="ff1">训练，</span>30%<span class="ff1">测试</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">XTrain = X(training(cv),:);</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">yTrain = y(training(cv));</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">XTest = X(test(cv),:);</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">yTest = y(test(cv));</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">构建随机森林模型（二分类）</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">nTrees = 100; % <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">树的数量</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">rfModel = TreeBagger(nTrees, XTrain, yTrain, 'OOBPrediction','On', 'Method', 'classification');</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">使用模型进行预测</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">yPred = predict(rfModel, XTest);</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff1">输出混淆矩阵</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">confusionMat = confusionmat(yTest, yPred);</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">disp('<span class="ff1">混淆矩阵</span>:');</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">disp(confusionMat);</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% ... (<span class="ff1">你可以添加代码以进行其他评估，例如准确率、召回率等</span>)</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff1">二、乌燕鸥算法（</span>SAOT<span class="ff1">）优化</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">乌燕鸥算法<span class="_ _3"></span>（<span class="ff2">SAOT</span>）<span class="_ _3"></span>通常用于优化模型的参数或寻找更好的模型结构。<span class="_ _3"></span>由于没有具体的<span class="_ _4"> </span><span class="ff2">SAOT</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">算法实现细节，<span class="_ _5"></span>这里无法直接给出代码。<span class="_ _5"></span>你需要根据你使用的<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">SAO<span class="_ _0"></span>T<span class="_ _2"> </span></span>算法的文档或源代码来</div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">调整你的<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_ _2"> </span></span>代码。<span class="_ _6"></span>通常，<span class="_ _6"></span>这包括定义目标函数<span class="_ _7"></span>（例如模型的交叉验证误差）<span class="_ _3"></span>，<span class="_ _7"></span>以及使用</div><div class="t m0 x1 h2 y20 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">SAOT<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">算法的迭代过程来寻找最优参数或模型结构。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y21 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff1">三、多分类预测建模</span>**</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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