代码原理
基于多种智能优化算法优化随机森林(RF)的决策树数目和最小叶子数的数据回归预测，旨在通过智能优化技术来改进随机森林模型的参数选择，以提高其在回归预测任务中的性能。以下是该过程的基本原理和代码结构。
1. 随机森林简介
随机森林是一种集成学习模型，通过构建多个决策树并汇总它们的结果来进行预测。它广泛用于回归和分类任务，具有良好的鲁棒性和处理高维数据的能力。随机森林的关键超参数包括决策树的数目和每棵树的最小叶子样本数。
2. 随机森林的不足
尽管随机森林在众多任务上表现出色，但其性能对超参数选择仍然敏感：
计算复杂度：随着树的数量增加，计算需求也相应增加。
参数选择复杂：选择恰当的决策树数目和最小叶子数目是个挑战。
训练时间长：在大规模数据集上，训练时间可能较长。
3.本代码包括的多种智能优化算法
| 鲸鱼优化算法（The Whale Optimization Algorithm ，WOA） |
| 斑马优化算法(Zebra Optimization Algorithm,ZOA) |
4. 优化随机森林的过程
通过智能优化算法来自动选择和调整参数，提升随机森林的效果：
参数初始化：使用智能优化算法为随机森林的超参数进行初始化，避免低效的随机搜索。
局部优化与全局搜索：智能优化算法能够平衡局部优化和全局搜索，寻找最佳参数组合。
加速收敛：动态调整算法参数，加速搜索过程，提高模型收敛速度。
5. 应用效果
6.总结
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行addpath(genpath(pwd));%将算法文件夹添加到路径中%% 导入数据res = xlsread('回归数据集.xlsx');%% 数据分析num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例outdim = 1; % 最后一列为输出num_samples = size(res, 1); % 样本个数res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%% 数据转置p_train = p_train'; p_test = p_test';t_train = t_train'; t_test = t_test';%% 训练模型trees = 100; % 决策树数目leaf = 5; % 最小叶子数OOBPrediction = 'on'; % 打开误差图OOBPredictorImportance = 'on'; % 计算特征重要性Method = 'regression'; % 分类还是回归net = TreeBagger(trees, p_train, t_train, 'OOBPredictorImportance', OOBPredictorImportance,...'Method', Method, 'OOBPrediction', OOBPrediction, 'minleaf', leaf);importance = net.OOBPermutedPredictorDeltaError; % 重要性
