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绵阳的网站建设公司哪家好,阿里云主机 搭建网站,h5网站建设功能计划表,网站更换名称需要重新备案吗SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林多特征分类预测#xff08;Matlab#xff09; 1.运行环境Matlab2018b及以上#xff1b; 2.麻雀算法优化随机森林树木棵树和森林深度#xff0c;输入12个特征#xff0c;分四类#xff0c;可视化展示分类准确率#xff0c;模型对比输出。 …SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林多特征分类预测Matlab 1.运行环境Matlab2018b及以上 2.麻雀算法优化随机森林树木棵树和森林深度输入12个特征分四类可视化展示分类准确率模型对比输出。 3.data为数据集MainSSA_RFNC为主程序其他为函数文件无需运行分类效果如下麻雀算法SSA和随机森林RF的组合在分类任务中总能擦出点新火花。这次咱们直接上硬货用Matlab实战演示如何通过麻雀算法优化随机森林参数完成12特征四分类任务。废话不多说先看效果对比普通RF模型优化后的准确率能提升6-8个百分点关键代码段里藏着玄机。先扒开工程结构看看data.mat12列特征1列标签四分类标签用1-4表示MainSSA_RFNC.m主战场func_ssa麻雀算法核心函数func_rf随机森林训练预测模块核心玩法是让麻雀们搜索代理在参数空间里找最优的树数量和森林深度。来看主程序里的关键设置SearchAgents_no 20; % 麻雀数量 Max_iteration 50; % 迭代次数 dim 2; % 优化参数个数树数量最大深度 lb [50, 5]; % 参数下限 ub [500, 20]; % 参数上限这里有个坑要注意——树数量下限别设太小否则容易欠拟合。实测低于50棵树时四分类任务准确率会断崖式下跌。适应度函数是算法的灵魂直接决定优化方向function fitness objfun(x, train_data, train_label) numTrees round(x(1)); maxDepth round(x(2)); model TreeBagger(numTrees, train_data, train_label,... Method, classification,... MaxNumSplits, maxDepth,... OOBPrediction,On); [~,score] predict(model, train_data); [~,max_idx] max(score,[],2); fitness sum(max_idx train_label)/length(train_label); end这里用训练集准确率作为评价指标其实是个双刃剑。虽然计算快但要注意过拟合风险实际工程中可以改成交叉验证准确率不过计算量会飙升。麻雀的位置更新规则是算法的精髓% 发现者位置更新 if rand() 0.5 X_new X(i,:) Q * ones(1,dim); else X_new X(i,:) - Q * ones(1,dim); end % 追随者位置更新 A floor(rand(1,dim)*2)*2-1; X_new X(end,:) A.*abs(X(i,:)-X(end,:));这个动态平衡机制让算法既有全局探索能力又不失局部开发效率。特别是在参数范围较大时比如树数量跨度500这种非线性更新方式比线性递减策略更灵活。结果可视化部分藏着几个实用技巧% 混淆矩阵绘制 confusionchart(test_label, pred_label,... Title, SSA-RF分类效果,... RowSummary, absolute,... ColumnSummary, absolute); % 准确率对比图 bar([original_acc, ssa_acc]); set(gca, XTickLabel, {原始RF, SSA-RF}); ylabel(分类准确率); title(模型性能对比);重点注意颜色搭配——用差异明显的颜色区分不同类别特别是在四分类场景中建议使用hsv色系生成对比色避免使用相近的渐变色。跑完程序后别急着关窗口仔细看看命令行里蹦出来的这两个参数最优树数量: 287 最优深度: 16这组参数有意思了——树数量在中间值附近深度接近上限。说明对于12维特征的四分类任务模型需要较深的决策树来捕捉特征交互但树数量并非越多越好287棵刚好平衡了精度和计算开销。最后给个实战建议遇到特征重要性差异大时可以试着在适应度函数里加入特征选择机制或者改用加权准确率指标。不过要小心别让优化目标变得太复杂否则麻雀们可能会在参数空间里迷路。