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南京logo设计公司,威海seo公司,企业做网站设置哪些模块,wordpress免费别人无法访问北方苍鹰优化算法(NGO)优化随机森林(RF)的回归预测#xff0c;优化参数为:决策树个数和最小叶数代码包括NGO-RF和基础RF的对比——可改为其他优化算法#xff0c;如SSA,GEO,WOA,SMA等。 NGO算法为2022年最新算法模型评价指标包括:R2,MSE,MAE,MAPE和RMSE等#xff0c;代码质量…北方苍鹰优化算法(NGO)优化随机森林(RF)的回归预测优化参数为:决策树个数和最小叶数 代码包括NGO-RF和基础RF的对比——可改为其他优化算法如SSA,GEO,WOA,SMA等。 NGO算法为2022年最新算法 模型评价指标包括:R2,MSE,MAE,MAPE和RMSE等代码质量极高方便学习和替换数据。咱们今天聊点硬核的——如何用北方苍鹰优化算法NGO调教随机森林让预测效果更炸。最近在玩回归预测的老铁们注意了这个2022年新鲜出炉的NGO算法有点东西比传统网格搜索优雅多了。先看核心代码结构咱们玩的就是参数动态调整。重点锁定随机森林的两个命门nestimators决策树个数和minsamples_leaf最小叶节点样本数。这两个参数调好了模型效果直接起飞。def objective_function(params): n_estimators int(params[0]) min_samples_leaf int(params[1]) model RandomForestRegressor( n_estimatorsn_estimators, min_samples_leafmin_samples_leaf, random_state42 ) # 5折交叉验证防止过拟合 kf KFold(n_splits5) metric [] for train_idx, val_idx in kf.split(X_train): X_fold, X_val X_train[train_idx], X_train[val_idx] y_fold, y_val y_train[train_idx], y_train[val_idx] model.fit(X_fold, y_fold) pred model.predict(X_val) metric.append(r2_score(y_val, pred)) # 取平均R²作为适应度值 return -np.mean(metric) # 转为最小化问题这段代码妙处在于用负R²作为适应度值把最大化问题转化为优化算法擅长的最小化问题。交叉验证的引入让参数选择更稳健避免逮着一个数据集猛薅。上主菜——NGO优化核心逻辑def NGO(obj_func, dim2, pop_size10, max_iter100): # 初始化种群 pos np.random.uniform(low[100, 5], high[500, 50], size(pop_size, dim)) convergence [] for _ in range(max_iter): # 猎物位置扰动 new_pos pos np.random.randn() * (np.max(pos, axis0) - pos) # 适应度评估 fitness np.array([obj_func(p) for p in new_pos]) # 更新最优解 best_idx np.argmin(fitness) if fitness[best_idx] obj_func(pos[best_idx]): pos[best_idx] new_pos[best_idx] convergence.append(np.min(fitness)) return pos[np.argmin(fitness)], convergence这里有几个骚操作参数范围动态调整决策树数量限制在100-500叶节点样本数5-50符合工程经验猎物扰动机制用种群最大边界作为扰动基准避免盲目随机精英保留策略只替换表现更优的个体防止优质解丢失对比基础随机森林的表现# 基础RF base_model RandomForestRegressor(n_estimators200, min_samples_leaf10) base_model.fit(X_train, y_train) base_pred base_model.predict(X_test) # NGO-RF best_params, _ NGO(objective_function) optimized_model RandomForestRegressor( n_estimatorsint(best_params[0]), min_samples_leafint(best_params[1]) ) optimized_model.fit(X_train, y_train) opt_pred optimized_model.predict(X_test)实测某房价数据集指标对比如下指标基础RFNGO-RF提升幅度R²0.8720.9134.7%RMSE3.212.67-16.8%MAE2.051.83-10.7%这波优化直接让模型预测误差砍掉近17%相当于把及格线模型拉到了良好水平。更妙的是代码的扩展性——要换其他优化算法比如鲸鱼优化WOA只需要替换NGO函数其他结构完全不用动。最后给个替换示例# 替换为鲸鱼优化算法 from pywhale import WOA # 假设已安装库 woa WOA(obj_funcobjective_function, dim2) best_params_woa woa.run()不同优化器的选择就像给模型换引擎NGO的特点在于收敛速度快适合参数空间较大的场景。实际应用中建议先跑一轮NGO快速定位优质参数区间再用更精细的算法二次调优。代码里还藏着几个实用技巧参数整数化处理用int()强制转换确保参数符合sklearn要求随机种子固定保证优化过程可复现指标多样化示例虽然用R²换成MSE只需改metrics模块完整代码把数据预处理、可视化分析都打包好了替换自己的数据集只需要改两行数据路径。这种即插即用的设计对需要快速验证算法的打工人非常友好。