MATLAB
实现PSO-RF
粒子群算法（
PSO）优化随机森林多输入单输出回归预测的详细项目实例
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在现代数据分析与机器学习领域，回归分析作为一种常见的统计方法，广泛应用于预测分析、趋势分析等多种场景。传统的回归分析方法如线性回归和多项式回归，因其模型的简单性和可解释性，在许多领域都有应用。然而，面对复杂的非线性关系和高维数据时，传统回归方法常常无法有效捕捉数据中的潜在模式，因此需要更为复杂和灵活的模型来进行优化和预测。随机森林（Random Forest，RF）作为一种集成学习算法，因其较强的非线性拟合能力和较高的预测精度，已在回归任务中得到了广泛的应用。随机森林通过构建多个决策树，利用“投票”的方式进行预测，能够有效应对特征之间的复杂关系和噪声干扰。
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种模拟自然界鸟群觅食行为的优化算法。PSO通过迭代更新粒子的位置和速度，寻找问题的最优解。PSO算法以其全局搜索能力和较少的参数需求在许多 ...