SA优化决策树回归预测（matlab代码）

模拟退火算法（Simulated Annealing，简称为 SA）是一类启发式算法，专门用来处理优化问题。该算法的灵感来源于固体退火时温度逐步下降的过程，借助随机搜索手段，并采用接受劣解的策略，能够在复杂的搜索空间内找寻到全局最优解或者接近最优的解。
本次所使用的数据是 Excel 格式的股票预测数据。在对数据集进行划分时，按照 8：1：1 的比例，将其分成了训练集、验证集以及测试集这三个部分。
代码采用模块化的结构进行编写：依据功能模块的不同，代码被清晰地划分成了数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等多个部分。这种模块化的设计极大地提升了代码的可读性与可维护性。
数据处理流程具备很高的清晰度：在数据处理阶段，对数据实施了标准化操作，其中包括运用 Zscore 标准化方法。此外，将数据合理地划分为训练集、验证集和测试集，这一系列操作对于保障模型训练的准确性和可靠性起到了积极的作用。
在结果呈现方面实现了可视化：通过绘制模拟退火算法（SA）寻优过程的收敛曲线，以及训练集、验证集和测试集的真实标签与预测标签的曲线对比图，能够以直观的方式展现模型的预测效果，方便用户对算法和模型的性能有更为清晰的理解。
同时输出多个评价指标：

平均绝对误差（MAE）

平均相对误差（MAPE）

均方误差（MSE）

均方根误差（RMSE）

R方系数（R2）

代码有中文介绍。

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