基于水基湍流算法改进的随机森林回归算法

基于水基湍流算法改进的随机森林回归算法

文章目录

• 基于水基湍流算法改进的随机森林回归算法
• • 1.数据集
  • 2.RF模型
  • 3.基于水基湍流算法优化的RF
  • 4.测试结果
  • 5.Matlab代码
  • 6.Python代index.php/tags-41973.html" >���

    摘要：为了提高随机森林数据的回归预测准确率，对随机森林中的树木个数和最小叶子点数参数利用水基湍流搜索算法进行优化。

    1.数据集

    数据信息如下：

    data.mat 的中包含input数据和output数据

    其中input数据维度为：2000*2

    其中output数据维度为2000*1

    所以RF模型的数据输入维度为2;输出维度为1。

    2.RF模型

    随机森林请自行参考相关机器学习书籍。

    3.基于水基湍流算法优化的RF

    水基湍流算法原理请参考：https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/121785889

    水基湍流算法的优化参数为RF中树木个数和最小叶子节点数。适应度函数为RF对训练集和测试集的均方误差（MSE），均方误差MSE越低越好。

    f i n t e n e s s = M S E [ p r e d i c t ( t r a i n ) ] + M S E [ p r e d i c t ( t e s t ) ] finteness = MSE[predict(train)] + MSE[predict(test)] finteness=MSE[predict(train)]+MSE[predict(test)]

    4.测试结果

    数据划分信息如下： 训练集数量为1900组，测试集数量为100组

    水基湍流参数设置如下：

    %% 定义水基湍流优化参数pop=20; %种群数量Max_iteration=30; %  设定最大迭代次数dim = 2;%维度，即树个数和最小叶子点树lb = [1,1];%下边界ub = [50,20];%上边界fobj = @(x) fun(x,Pn_train,Tn_train,Pn_test,Tn_test);

    从MSE结果来看，经过改进后的SSA-RF明显优于未改进前的结果。

    5.Matlab代码

    6.Python代码