遗传算法随机森林 matlab代码
时间: 2025-01-11 11:42:54 浏览: 48
### 遗传算法与随机森林结合的Matlab实现
在处理复杂数据集时,遗传算法可以用于优化特征选择或参数调整,而随机森林则作为分类器来评估这些特征子集的效果。下面是一个简单的例子,在此示例中,遗传算法被用来挑选最佳特征组合以提高随机森林模型的表现。
#### 初始化环境设置
首先加载必要的工具箱并准备训练数据:
```matlab
% 加载统计和机器学习工具箱以及全局优化工具箱
addpath('toolbox/stats/'); % 假设路径下有安装好的工具包
rng(1); % 设置随机种子以便重复实验结果
% 创建模拟数据集
X = randn(100, 20); % 生成具有100个样本点和20维特征的数据矩阵
Y = randsample([true false], 100, true); % 对应标签向量
```
#### 定义适应度函数
为了使遗传算法能够工作,需要定义一个衡量个体好坏的标准——即适应度函数。这里采用交叉验证下的平均精度得分作为评价标准:
```matlab
function score = fitnessFunction(genes)
global X Y
selectedFeaturesIdx = find(genes == 1);
if isempty(selectedFeaturesIdx)
score = -Inf;
return;
end
model = TreeBagger(50, X(:,selectedFeaturesIdx), Y,'Method','classification');
cvModel = crossval(model,'KFold',5);
[~,score] = kfoldLoss(cvModel,'Mode','individual');
end
```
#### 执行遗传算法搜索过程
利用`ga()`函数执行基于二进制编码方案的选择操作;其中染色体长度等于输入变量的数量,并且每一位代表是否选取对应位置上的属性参与建模:
```matlab
numVars = size(X, 2);
options = optimoptions(@ga,...
'PopulationSize',50,...
'MaxGenerations',100,...
);
[x,fval] = ga(@(genes)fitnessFunction(genes),...
numVars,[],[],[],[],zeros(numVars,1),ones(numVars,1),[],options);
disp(['Optimal feature subset found with accuracy: ', num2str(-fval)]);
```
上述代码片段展示了如何通过遗传算法找到一组最优特征集合,进而构建性能更优的随机森林预测模型[^1]。
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