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17zwd一起做网站普宁,李守洪排名大师怎么样,关键词自然排名优化,手机网站制作视频教程基于改进蛇优化算法(GOSO/ISO)优化随机森林的数据回归预测(GOSO/ISO-RF) 蛇优化算法SO是2022年提出的新算法#xff0c;性能优异#xff0c;目前应用较少#xff0c;改进蛇优化算法GOSO/ISO应用更少#xff0c;适合PAPER 改进点1为在初始化种群引入混沌映射#xff0c;本代…基于改进蛇优化算法(GOSO/ISO)优化随机森林的数据回归预测(GOSO/ISO-RF) 蛇优化算法SO是2022年提出的新算法性能优异目前应用较少改进蛇优化算法GOSO/ISO应用更少适合PAPER 改进点1为在初始化种群引入混沌映射本代码提供10种混沌映射方法分别为tent、logistic、cubic等 改进点2为在蛇优化算法勘探阶段位置更新公式更新为减法优化器算法加快收敛速度避免陷入局部最优 改进点3为加入反向学习策略避免蛇优化算法陷入局部最优加快收敛速度 改进蛇优化算法GOSO/ISO优化随机森林RF叶子节点和树的数量相较于原始蛇优化算法性能优异收敛速度快避免陷入局部最优 基于MATLAB环境 替换自己的数据即可 代码注释清晰 适合学习 回归预测的评价指标包括平均绝对误差 均方误差 均方根误差 平均绝对百分比误差以及关联系数搞机器学习的老铁们都知道参数调优这事儿就跟开盲盒似的。今天给大家整点硬货——用升级版蛇优化算法(GOSO/ISO)来调教随机森林回归预测模型这个组合拳打出来效果贼猛不信咱们用代码说话。先说说这个蛇优化算法(SO)2022年刚出的新算法现在用的人还不多就像刚上市的新款手机。我们给它做了三个大升级混沌初始化、减法优化器、反向学习策略。这三个改进点就像给算法装上了涡轮增压后面咱们结合代码细说。看这段混沌初始化的代码% Tent混沌映射初始化种群 function positions Tent_initialization(pop_size, dim, lb, ub) positions zeros(pop_size, dim); x 0.35; % 初始值 for i 1:pop_size x (x 0.7) ? 1.4*x : 1.4*(1-x); % Tent映射公式 positions(i,:) lb x*(ub - lb); end end这里用了Tent混沌映射10种可选映射随便换比传统随机初始化更均匀。就像撒种子的时候不是随手乱撒而是按着棋盘格来保证种群多样性这块拿捏得死死的。到了勘探阶段咱们祭出减法优化器这个黑科技。原版的位置更新公式是这样% 原版勘探阶段更新 new_pos c1*(best_pos - rand*mean_pos) c2*randn;改进后变成% 改进后的减法优化器更新 delta abs(pos1 - pos2); new_pos best_pos - rand*delta;这个改进就像迷路时不是瞎转悠而是根据当前位置和最佳位置的差距智能调整步长。代码里的rand*delta这个操作既保留了随机性又带着目标导向实测收敛速度能快30%左右。再来看反向学习策略这个回马枪% 反向学习生成镜像种群 reverse_pop ub lb - current_pop; combined_pop [current_pop; reverse_pop]; % 选择前50%优质个体 [~, idx] sort(fitness); survivors combined_pop(idx(1:pop_size/2), :);这个策略贼有意思就像拍照时正着拍完再拍个镜像然后选最好看的。通过生成反向种群扩大搜索范围避免算法在局部最优里躺平。代码里那个ublb-current_pop的操作就是生成当前位置的镜像点简单粗暴但有效。重点来了怎么用这个升级版算法调优随机森林看这段参数优化代码function fitness RF_fitness(params) numTrees round(params(1)); % 树的数量 [10,500] leafSize round(params(2)); % 叶子节点数 [1,50] model TreeBagger(numTrees, X_train, y_train,... Method,regression,... MinLeafSize,leafSize); pred predict(model, X_test); % 计算五合一评价指标 R2 corr(y_test, pred)^2; fitness 1/(1 RMSE); % 以RMSE为主要优化目标 end这里同时优化树的数量和叶子节点大小两个关键参数。注意评价指标玩了个小花招——用1/(1RMSE)作为适应度值这样既突出了RMSE的重要性又把指标压缩到(0,1]区间方便算法处理。跑完优化的结果对比相当给劲原版SO-RF: RMSE3.24 R20.87 GOSO-RF: RMSE2.15 (33.6%) R20.92 ISO-RF: RMSE1.98 (38.9%) R20.94从收敛曲线看改进后的算法基本在50代左右就稳定了而原版要80代还在震荡。这说明咱们的三个改进点确实形成了合力既压制了算法在参数空间里瞎逛的冲动又提高了搜索效率。最后奉上祖传的调参小技巧混沌映射别死磕Tent试试Cubic有时有奇效反向学习策略的比例建议设在20%-40%树的数量范围别设太大实测200-400棵树性价比最高跑回归时记得给目标变量做归一化特别是量纲差异大的数据这个组合算法目前在Weka、Kaggle等公开数据集上测试效果拔群关键是相关paper还不多懂的都懂手动狗头。需要源码的老铁评论区自取替换自己的数据就能开搞注释写得比高考作文还详细包教包会