首先，我们回顾随机森林（RF）的基本原理。RF是一种集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来进行分类。在构建每一棵树时，利用自助法（bootstrap）从原始数据集中抽样，并基于随机特征子集构建树。每棵树的多样性增加了模型的鲁棒性。接着，粒子群优化算法（PSO）被引入进来，该算法模拟了...
基于径向基网络RBF的Adaboost回归预测,RBF-Adaboost回归预测,多输入单输出模型。 387 -- 0:34 App 贝叶斯算法(bayes)优化随机森林的数据回归预测,bayes-RF回归预测,多变量输入模型。 253 -- 0:51 App 粒子群算法PSO优化BP神经网络回归预测,PSO-BP回归预测,多变量输入模型。 82 -- 0:47 App 麻雀算法SSA优化...
粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简...
这两位学者借由观察鸟类族群觅食的讯息传递所得到的一个启发,粒子群算法的理论基础是以单一粒子来做为鸟类族群之中的单一个体,将种群中的个体看成是D维搜索空间中没有质量和体积的粒子,每个粒子以一定的速度在解空间运动,并向粒子本身历史最佳位置和种群历史最佳位置靠拢,以实现对候选解的进化。
随机森林是一种高效的分类算法’其模型中的投票选取机制会导致一些训练精度较低的决策树也拥有相同的投票能力’从而降低准确度’而且模型中的决策树棵数及其他参数通常难以选取.为解决此问题’在投票时将每棵决策树乘以一个与其训练精度成正比的权重’并采用粒子群算法优化随机森林模型’通过迭代优化选取模型中包含的参数...
AE;9,%’FG66703@70>40一种基于粒子群算法优化的加权随机森林模型王(杰!(程学新!(彭金柱!郑州大学 电气工程学院(河南 郑州 %&"""#"摘要! 随机森林是一种高效的分类算法$其模型中的投票选取机制会导致一些训练精度较低的决策树也拥有相同的投票能力$从而降低准确度$而且模型......
粒子群算法(PSO)优化随机森林的数据回归预测,PSO-RF回归预测,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
粒子群算法(PSO)优化随机森林(RF)的分类预测,多输入单输出模型。PSO-RF分类预测模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。