響應(yīng)式網(wǎng)站建設(shè)多少錢,iis7.5網(wǎng)站權(quán)限配置,個(gè)人網(wǎng)站可以直接做微信登陸嗎,大連網(wǎng)站程序開發(fā)基于改進(jìn)蛇優(yōu)化算法(GOSO/ISO)優(yōu)化隨機(jī)森林的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(GOSO/ISO-RF) 蛇優(yōu)化算法SO是2022年提出的新算法#xff0c;性能優(yōu)異#xff0c;目前應(yīng)用較少#xff0c;改進(jìn)蛇優(yōu)化算法GOSO/ISO應(yīng)用更少#xff0c;適合PAPER 改進(jìn)點(diǎn)1為在初始化種群引入混沌映射#xff0c;本代…基于改進(jìn)蛇優(yōu)化算法(GOSO/ISO)優(yōu)化隨機(jī)森林的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(GOSO/ISO-RF) 蛇優(yōu)化算法SO是2022年提出的新算法性能優(yōu)異目前應(yīng)用較少改進(jìn)蛇優(yōu)化算法GOSO/ISO應(yīng)用更少適合PAPER 改進(jìn)點(diǎn)1為在初始化種群引入混沌映射本代碼提供10種混沌映射方法分別為tent、logistic、cubic等 改進(jìn)點(diǎn)2為在蛇優(yōu)化算法勘探階段位置更新公式更新為減法優(yōu)化器算法加快收斂速度避免陷入局部最優(yōu) 改進(jìn)點(diǎn)3為加入反向?qū)W習(xí)策略避免蛇優(yōu)化算法陷入局部最優(yōu)加快收斂速度 改進(jìn)蛇優(yōu)化算法GOSO/ISO優(yōu)化隨機(jī)森林RF葉子節(jié)點(diǎn)和樹的數(shù)量相較于原始蛇優(yōu)化算法性能優(yōu)異收斂速度快避免陷入局部最優(yōu) 基于MATLAB環(huán)境 替換自己的數(shù)據(jù)即可 代碼注釋清晰 適合學(xué)習(xí) 回歸預(yù)測的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括平均絕對(duì)誤差 均方誤差 均方根誤差 平均絕對(duì)百分比誤差以及關(guān)聯(lián)系數(shù)搞機(jī)器學(xué)習(xí)的老鐵們都知道參數(shù)調(diào)優(yōu)這事兒就跟開盲盒似的。今天給大家整點(diǎn)硬貨——用升級(jí)版蛇優(yōu)化算法(GOSO/ISO)來調(diào)教隨機(jī)森林回歸預(yù)測模型這個(gè)組合拳打出來效果賊猛不信咱們用代碼說話。先說說這個(gè)蛇優(yōu)化算法(SO)2022年剛出的新算法現(xiàn)在用的人還不多就像剛上市的新款手機(jī)。我們給它做了三個(gè)大升級(jí)混沌初始化、減法優(yōu)化器、反向?qū)W習(xí)策略。這三個(gè)改進(jìn)點(diǎn)就像給算法裝上了渦輪增壓后面咱們結(jié)合代碼細(xì)說?？催@段混沌初始化的代碼% Tent混沌映射初始化種群 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這里用了Tent混沌映射10種可選映射隨便換比傳統(tǒng)隨機(jī)初始化更均勻。就像撒種子的時(shí)候不是隨手亂撒而是按著棋盤格來保證種群多樣性這塊拿捏得死死的。到了勘探階段咱們祭出減法優(yōu)化器這個(gè)黑科技。原版的位置更新公式是這樣% 原版勘探階段更新 new_pos c1*(best_pos - rand*mean_pos) c2*randn;改進(jìn)后變成% 改進(jìn)后的減法優(yōu)化器更新 delta abs(pos1 - pos2); new_pos best_pos - rand*delta;這個(gè)改進(jìn)就像迷路時(shí)不是瞎轉(zhuǎn)悠而是根據(jù)當(dāng)前位置和最佳位置的差距智能調(diào)整步長。代碼里的rand*delta這個(gè)操作既保留了隨機(jī)性又帶著目標(biāo)導(dǎo)向?qū)崪y收斂速度能快30%左右。再來看反向?qū)W習(xí)策略這個(gè)回馬槍% 反向?qū)W習(xí)生成鏡像種群 reverse_pop ub lb - current_pop; combined_pop [current_pop; reverse_pop]; % 選擇前50%優(yōu)質(zhì)個(gè)體 [~, idx] sort(fitness); survivors combined_pop(idx(1:pop_size/2), :);這個(gè)策略賊有意思就像拍照時(shí)正著拍完再拍個(gè)鏡像然后選最好看的。通過生成反向種群擴(kuò)大搜索范圍避免算法在局部最優(yōu)里躺平。代碼里那個(gè)ublb-current_pop的操作就是生成當(dāng)前位置的鏡像點(diǎn)簡單粗暴但有效。重點(diǎn)來了怎么用這個(gè)升級(jí)版算法調(diào)優(yōu)隨機(jī)森林看這段參數(shù)優(yōu)化代碼function fitness RF_fitness(params) numTrees round(params(1)); % 樹的數(shù)量 [10,500] leafSize round(params(2)); % 葉子節(jié)點(diǎn)數(shù) [1,50] model TreeBagger(numTrees, X_train, y_train,... Method,regression,... MinLeafSize,leafSize); pred predict(model, X_test); % 計(jì)算五合一評(píng)價(jià)指標(biāo) R2 corr(y_test, pred)^2; fitness 1/(1 RMSE); % 以RMSE為主要優(yōu)化目標(biāo) end這里同時(shí)優(yōu)化樹的數(shù)量和葉子節(jié)點(diǎn)大小兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)。注意評(píng)價(jià)指標(biāo)玩了個(gè)小花招——用1/(1RMSE)作為適應(yīng)度值這樣既突出了RMSE的重要性又把指標(biāo)壓縮到(0,1]區(qū)間方便算法處理。跑完優(yōu)化的結(jié)果對(duì)比相當(dāng)給勁原版SO-RF: RMSE3.24 R20.87 GOSO-RF: RMSE2.15 (33.6%) R20.92 ISO-RF: RMSE1.98 (38.9%) R20.94從收斂曲線看改進(jìn)后的算法基本在50代左右就穩(wěn)定了而原版要80代還在震蕩。這說明咱們的三個(gè)改進(jìn)點(diǎn)確實(shí)形成了合力既壓制了算法在參數(shù)空間里瞎逛的沖動(dòng)又提高了搜索效率。最后奉上祖?zhèn)鞯恼{(diào)參小技巧混沌映射別死磕Tent試試Cubic有時(shí)有奇效反向?qū)W習(xí)策略的比例建議設(shè)在20%-40%樹的數(shù)量范圍別設(shè)太大實(shí)測200-400棵樹性價(jià)比最高跑回歸時(shí)記得給目標(biāo)變量做歸一化特別是量綱差異大的數(shù)據(jù)這個(gè)組合算法目前在Weka、Kaggle等公開數(shù)據(jù)集上測試效果拔群關(guān)鍵是相關(guān)paper還不多懂的都懂手動(dòng)狗頭。需要源碼的老鐵評(píng)論區(qū)自取替換自己的數(shù)據(jù)就能開搞注釋寫得比高考作文還詳細(xì)包教包會(huì)