核心内容摘要
黑土吃迪达拉钢筋：一场出乎意料的“美食”奇遇记
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换数据可用。
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MSERMSEMAPE等多种评价指标便于分析。
最近搞了个超有意思的项目用算数优化算法AOA来优化随机森林RF的树数和最小叶子数成功建立了多输入单输出的拟合预测建模。
今天就来和大家好好唠唠这个过程代码部分也会详细分享保证大家看了就能上手算法思路简单说AOA算法呢就是通过不断地迭代优化找到最优的参数组合。
就像在茫茫大海里找宝藏它一点点摸索最终把RF的树数和最小叶子数调整到最合适的状态让模型的预测能力大大提升。
Matlab代码展示% 加载数据 data readtable(your_data.csv); % 这里把你的数据文件名替换成实际的 X table2array(data(:,1:end-
); % 输入特征 y table2array(data(:,end)); % 输出变量 % 初始化随机森林 numTrees 50; % 初始树数 minLeafSize 5; % 初始最小叶子数 rf TreeBagger(numTrees, X, y, MinLeafSize, minLeafSize); % 定义AOA参数 maxIter 100; % 最大迭代次数 popSize 50; % 种群大小 % 初始化种群 lowerBound [10 1]; % 树数和最小叶子数的下限 upperBound [200 50]; % 树数和最小叶子数的上限 pop initializega(popSize, (x) fitnessFunction(x, X, y), lowerBound, upperBound); % AOA迭代优化 for iter 1:maxIter [newPop, fitness] arithmticOptimizationAlgorithm(pop, (x) fitnessFunction(x, X, y), lowerBound, upperBound); [bestFitness, bestIndex] min(fitness); bestSolution newPop(bestIndex, :); numTrees round(bestSolution(
); minLeafSize round(bestSolution(
); rf TreeBagger(numTrees, X, y, MinLeafSize, minLeafSize); pop newPop; fprintf(Iteration %d: Best Fitness %.6f, Num Trees %d, Min Leaf Size %d\n, iter, bestFitness, numTrees, minLeafSize); end % 训练优化后的随机森林 bestRf TreeBagger(numTrees, X, y, MinLeafSize, minLeafSize); % 预测 yPred predict(bestRf, X); % 评价指标计算 rSquare rsquare(y, yPred); mse mean((y - yPred).^
; rmse sqrt(mse); mape mean(abs((y - yPred)./y)) * 100; % 打印评价指标 fprintf(R - Square: %.6f\n, rSquare); fprintf(MSE: %.6f\n, mse); fprintf(RMSE: %.6f\n, rmse); fprintf(MAPE: %.6f\n, mape); % 绘制拟合预测图 figure; plot(y, b, DisplayName Actual); hold on; plot(yPred, r--, DisplayName Predicted); xlabel(Samples); ylabel(Output); title(Fitting and Prediction); legend; % 绘制优化迭代图 figure; plot(1:maxIter, fitness, b); xlabel(Iteration); ylabel(Fitness); title(AOA Optimization Iteration); % 绘制特征变量重要性排序图 figure; varImpPlot(bestRf); title(Feature Variable Importance);代码分析来一波数据加载matlabdata readtable(your_data.csv); % 这里把你的数据文件名替换成实际的X table2array(data(:,1:end-
); % 输入特征y table2array(data(:,end)); % 输出变量这部分很简单就是读取你的数据文件把输入特征和输出变量分别提取出来方便后续处理。
随机森林初始化matlabnumTrees 50; % 初始树数minLeafSize 5; % 初始最小叶子数rf TreeBagger(numTrees, X, y, MinLeafSize, minLeafSize);这里设置了随机森林的初始树数和最小叶子数并创建了一个随机森林对象rf。
AOA参数设置和种群初始化matlabmaxIter 100; % 最大迭代次数popSize 50; % 种群大小lowerBound [10 1]; % 树数和最小叶子数的下限upperBound [200 50]; % 树数和最小叶子数的上限pop initializega(popSize, (x) fitnessFunction(x, X, y), lowerBound, upperBound);定义了AOA的最大迭代次数、种群大小以及树数和最小叶子数的取值范围然后初始化了种群pop。
这里的fitnessFunction是自定义的适应度函数用来评估每个个体即一组树数和最小叶子数的组合的优劣。
AOA迭代优化matlabfor iter 1:maxIter[newPop, fitness] arithmticOptimizationAlgorithm(pop, (x) fitnessFunction(x, X, y), lowerBound, upperBound);[bestFitness, bestIndex] min(fitness);bestSolution newPop(bestIndex, :);numTrees round(bestSolution(
);minLeafSize round(bestSolution(
);rf TreeBagger(numTrees, X, y, MinLeafSize, minLeafSize);pop newPop;fprintf(Iteration %d: Best Fitness %.6f, Num Trees %d, Min Leaf Size %d\n, iter, bestFitness, numTrees, minLeafSize);end在每次迭代中通过arithmticOptimizationAlgorithm函数更新种群找到最优的个体即最优的树数和最小叶子数组合然后根据这个最优组合重新训练随机森林rf。
训练和预测matlabbestRf TreeBagger(numTrees, X, y, MinLeafSize, minLeafSize);yPred predict(bestRf, X);用优化后的参数训练最终的随机森林bestRf并进行预测得到yPred。
评价指标计算和绘图matlabrSquare rsquare(y, yPred);mse mean((y - yPred).^
;rmse sqrt(mse);mape mean(abs((y - yPred)./y)) * 100;fprintf(R - Square: %.6f\n, rSquare);fprintf(MSE: %.6f\n, mse);fprintf(RMSE: %.6f\n, rmse);fprintf(MAPE: %.6f\n, mape);figure;plot(y, b, DisplayName Actual);hold on;plot(yPred, r--, DisplayName Predicted);xlabel(Samples);ylabel(Output);title(Fitting and Prediction);legend;figure;plot(1:maxIter, fitness, b);xlabel(Iteration);ylabel(Fitness);title(AOA Optimization Iteration);figure;varImpPlot(bestRf);title(Feature Variable Importance);计算了常用的评价指标如R方、均方误差、均方根误差和平均绝对百分比误差并绘制了拟合预测图、优化迭代图和特征变量重要性排序图方便直观地分析模型性能。
这个代码通过AOA算法对随机森林的参数进行优化最终得到了一个性能不错的拟合预测模型而且代码注释详细很容易理解和修改哦大家赶紧试试吧算数优化算法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换数据可用。
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MSERMSEMAPE等多种评价指标便于分析。