分类预测 | Matlab实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多特征分类预测

机器学习之心HML2025-05-22 22:01

数据预处理
- 读取Excel数据集，划分训练集（前260行）和测试集（剩余行）。
- 对输入特征进行归一化处理（范围[0,1]），保留目标变量（分类标签）不变。
- 调整数据维度以适配模型输入（特征在列，样本在行）。
超参数优化
- 使用PSO算法优化随机森林的两个超参数：
  - n_trees（决策树数量，范围[1,10]）
  - n_layer（树深或其他层参数，范围[1,特征维度]）。
- 通过适应度函数评估超参数组合的性能（如分类错误率）。
模型训练与评估
- 用最优超参数训练随机森林分类模型（classRF_train）。
- 计算特征重要性，并在训练集和测试集上进行预测。
- 统计分类准确率，绘制预测结果对比图、混淆矩阵及PSO迭代误差曲线。

数据准备
- 清空环境变量，读取数据集，划分训练集和测试集。
- 归一化输入特征，调整数据维度。
PSO优化
- 初始化PSO参数（种群数=6，最大迭代=20），定义超参数搜索空间。
- 调用PSO函数优化超参数，适应度函数fun通过训练随机森林计算分类性能（如错误率）。
模型训练
- 根据PSO输出的最优超参数（n_trees和n_layer）训练随机森林模型。
性能评估
- 计算训练集和测试集的分类准确率。
- 可视化结果：
  - 误差迭代曲线（反映PSO收敛过程）。
  - 真实值与预测值对比图。
  - 混淆矩阵（展示分类细节）。