目录
一、程序及算法内容介绍:
基本内容:
本代码基于Matlab平台编译,将:WOA(鲸鱼优化算法)与RF(随机森林)相结合,进行多输入、多特征数据筛选及回归预测
输入训练的数据包含18个特征,1个响应值,即通过18个输入值预测1个输出值(多变量、多输入回归预测,个数可自行指定)
通过WOA算法优化随机森林中的:树个数、枝叶分叉树,这两个关键参数,提升预测的精度
数据输入程序后统一进行自动归一化处理,防止训练中出现过拟合
自动分析计算各个输入特征的:重要性、相关性图像,实现特征降维筛选(降维个数可自行选择),降低训练难度。
迭代计算过程中,自动显示优化进度条,实时查看程序运行进展情况
自动输出多种多样的的误差评价指标,自动输出大量实验效果图片
亮点与优势:
注释详细,几乎每一关键行都有注释说明,适合小白起步学习
直接运行Main函数即可看到所有结果,使用便捷
编程习惯良好,程序主体标准化,逻辑清晰,方便阅读代码
所有数据均采用Excel格式输入,替换数据方便,适合懒人选手
出图详细、丰富、美观,可直观查看运行效果
附带详细的说明文档(下图),其内容包括:算法原理+使用方法说明
二、实际运行效果:
三、算法原理介绍:
鲸鱼优化算法是一种启发式优化算法,受到鲸鱼觅食行为启发而提出的。这种算法模拟了鲸鱼在寻找食物时的行为,通过模拟鲸鱼的跳跃和呼吸行为来寻找最优解。随机森林是一种集成学习算法,由多个决策树组成,通过投票机制来进行分类。
当将鲸鱼优化算法与随机森林结合应用时,首先建立基于随机森林的非平衡数据分类模型。随机森林的多个决策树弱分类器可以有效解决样本不均衡导致的分类困难问题。然后,利用鲸鱼优化算法对随机森林中各个弱分类器的权重进行优化求解。这里将分类准确率均值作为鲸鱼优化的适应度函数,以提高弱分类器权重投票对最终分类结果的精度。
通过这种联合应用,可以获得更高分类准确度的随机森林弱分类器权重,从而提高整体分类性能。实验证明,合理设置鲸鱼优化算法参数可以使得该算法相比于常用的非平衡数据分类算法具有更优的分类性能。因此,基于鲸鱼优化算法的随机森林算法能够更好地适应非平衡数据分类问题。