Matlab实现海鸥优化算法优化随机森林算法模型 （SOA-RF）（附源码）

 目录
1.内容介绍
2.部分代码
3.实验结果
4.内容获取

1内容介绍

海鸥优化算法（Seagull Optimization Algorithm, SOA）是一种基于海鸥群体行为的新型元启发式优化算法。SOA通过模拟海鸥在寻找食物时的飞行模式和集体行动来探索解空间，寻找最优解。海鸥在搜索食物时会根据同伴的位置和距离调整自己的飞行方向和速度，这一特点使得SOA算法能够有效地平衡全局搜索和局部搜索，适用于解决多模态和高维优化问题。

随机森林（Random Forest, RF）是一种广泛应用于分类和回归任务的集成学习方法。它通过构建多个决策树并汇总它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。每个决策树都是从原始数据集的随机子集中训练得到的，这有助于减少模型过拟合的风险，并允许RF处理高维数据和缺失值。

将SOA应用于RF超参数优化，可以自动且高效地搜索最佳的树数量、特征采样率、最大深度等关键参数，从而提升RF模型的性能。SOA-RF组合不仅提高了模型的泛化能力，也简化了调参过程，减少了人为干预的需求。然而，这种方法可能会增加计算时间和资源消耗，尤其是在处理大规模数据集时。

尽管存在这些挑战，SOA-RF已经在多个领域显示了其价值，包括但不限于金融预测、医疗诊断、环境保护和工业制造等，为解决复杂的数据分析和决策问题提供了新的解决方案。

2部分代码

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