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

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

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  • • 分类效果
    • **功能概述**
    • **算法流程**

分类效果

功能概述

1. 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）。

2. 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）。

3. 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。

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算法流程

1. 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。

2. 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）。

3. 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。

4. 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）。

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