GA-RF分类预测模型：基于遗传算法优化的随机森林

GA-RF分类预测模型：基于遗传算法优化的随机森林

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简介

本仓库提供了一个基于遗传算法（GA）优化随机森林（RF）的分类预测模型，适用于多输入单输出的二分类及多分类场景。该模型以MATLAB编程语言开发，具备详细的程序内注释，方便用户理解和直接替换数据应用。

特点

• 遗传算法优化：通过遗传算法对随机森林模型的参数进行优化，提高模型分类预测的准确性。
• 多输入单输出：支持多特征输入单输出的二分类及多分类任务，适用性广泛。
• 详细注释：程序内注释丰富，便于理解和使用。
• 可视化效果：提供分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，直观展示模型性能。

使用说明

1. 环境准备：确保已安装MATLAB环境。
2. 数据替换：根据实际需求，替换程序中的数据。
3. 运行程序：执行MATLAB脚本，观察分类效果、迭代优化和混淆矩阵等可视化图表。

文件结构

• main.m：主程序文件，用于运行分类预测模型。
• 其他辅助文件：包括数据预处理、模型训练和可视化等MATLAB脚本。

注意事项

• 请确保MATLAB版本与程序兼容。
• 运行前请仔细阅读程序内注释，理解程序逻辑。

版权信息

本项目遵循MIT开源协议，未经允许，禁止用于商业用途。

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感谢您的关注和使用，如有问题或建议，请随时提出。

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