Python
实现基于
PSO-RF-KDE
粒子群优化算法（
PSO）结合随机森林回归（
RF）和核密度估计（
KDE）进行多变量回归区间预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
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多变量回归区间预测是现代数据科学和工程领域中极具挑战性的问题，尤其在环境监测、金融风险评估、制造过程控制等诸多实际应用中都扮演着关键角色。传统的回归方法往往侧重于点估计，缺乏对预测不确定性的全面刻画，难以为决策提供稳健的置信区间。粒子群优化算法（PSO）作为一种强大的全局优化工具，能有效调节模型超参数以提升预测精度。随机森林回归（RF）凭借其优秀的非线性拟合能力和抗噪声性能，成为多变量回归的理想选择。而核密度估计（KDE）能够非参数地捕捉残差分布，进而实现对预测区间的精细估计。将PSO、RF和KDE三者有机结合，利用PSO对随机森林的关键参数进行优化，随机森林完成对多变量的精准拟合，核密度估计负责残差 ...