分类预测|基于蜣螂优化随机森林的数据分类预测Matlab程序DBO-RF 多特征输入多类别输出 含基础RF程序
文章目录
一、基本原理
DBO-RF 结合了蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimization, DBO）和随机森林分类模型（Random Forest, RF）。下面是其详细原理和流程：
原理
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随机森林（RF）
- RF 是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并进行投票或平均来进行分类或回归。每棵决策树都是在训练数据的随机子集上训练的。
- 主要步骤 :
- 从训练集中有放回地随机抽取多个子样本集。
- 对每个子样本集训练一棵决策树。
- 在分类时，将所有决策树的预测结果进行投票或加权平均，以得到最终的预测结果。
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蜣螂优化算法（DBO）
- DBO 是一种模仿蜣螂行为的群体智能优化算法。其灵感来自蜣螂的食物搜索和巢穴建立行为。
- 主要步骤 :
- 初始化种群: 随机生成一组蜣螂个体，每个个体表示一个潜在解。
- 评估适应度: 计算每个蜣螂个体的适应度，即其对应的解的质量。
- 更新位置: 基于适应度和其他蜣螂的行为，更新个体的位置，以找到更优解。
- 迭代: 重复位置更新直到达到最大迭代次数或满足停止条件。
DBO-RF 流程
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数据准备
- 收集和准备数据集，包括训练集和测试集。
- 进行数据预处理，如特征缩放和归一化。
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RF 参数初始化
- 确定随机森林模型的参数，如树的数量（n_estimators）、每棵树的最大深度（max_depth）等。
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使用 DBO 优化 RF 参数
- 初始化种群: 在 DBO 算法中，随机生成一组蜣螂个体，每个个体表示一组潜在的 RF 参数配置。
- 评估适应度: 对每组 RF 参数，使用交叉验证评估其在训练集上的性能，计算准确率、F1 分数等指标。
- 更新位置: 基于适应度评估结果，更新蜣螂的位置，以探索更优的参数配置。
- 迭代: 重复更新过程，直到找到最佳的 RF 参数配置或满足其他停止条件。
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训练优化后的 RF 模型
- 使用 DBO 优化得到的最佳 RF 参数配置训练最终的 RF 模型。
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模型评估与测试
- 在测试集上评估最终模型的性能，包括分类准确性和其他相关指标。
- 对模型进行调优或改进，如有必要。
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应用模型
- 将训练好的 RF 模型应用于实际分类任务，进行预测和决策。
总结
DBO-RF 通过蜣螂优化算法优化随机森林的超参数，利用 DBO 的全局搜索能力来找到最佳的 RF 参数配置，从而提高分类性能。该方法适用于参数空间较大或复杂的分类任务。
二、实验结果
DBO-RF分类结果
RF分类结果
三、核心代码
matlab
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 分析数据
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1); % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
%% 设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];
%% 划分数据集
for i = 1 : num_class
mid_res = res((res(:, end) == i), :); % 循环取出不同类别的样本
mid_size = size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数
mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数
P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入
T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出
P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入
T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出
end
%% 数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';
%% 得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = T_train;
t_test = T_test ;四、代码获取
五、总结
包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM--Attention，VMD--LSTM，PCA--BP等等
用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出