SSA优化决策树分类预测（matlab代码）

麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，简称 SSA）是于 2020 年提出的一种新兴群智能优化算法，其灵感主要来源于麻雀的觅食行为以及反捕食行为。
本次所使用的数据为 Excel 格式的分类数据集数据。数据集被合理划分为训练集、验证集和测试集，三者的比例设定为 8：1：1。
在代码结构方面，采用了模块化设计。按照功能模块，代码被清晰地划分为数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等多个部分。这种模块化的划分显著提升了代码的可读性，同时也使代码的维护更加便捷。
数据处理流程具备清晰的逻辑。对数据进行了标准化处理，其中包括 Zscore 标准化操作。在标准化之后，将数据准确地划分为训练集、验证集和测试集，这一处理方式对于保障模型训练的准确性和可靠性起到了关键作用。
关于模型评估，在代码中运用了十折交叉验证等科学的评估方法，对模型的性能进行了全面评估。不仅计算了训练集、验证集和测试集的准确率，还输出了十折验证的准确率以及运行时长。此外，通过绘制分类情况图和混淆矩阵，对模型的分类效果进行了可视化呈现，使得模型的性能和分类结果能够更加直观地被理解。
在结果可视化方面，通过绘制 SSA 寻优过程的收敛曲线、分类情况图以及混淆矩阵，以直观的方式展示了模型的分类效果。这有助于对模型的性能进行直观的分析和比较，为进一步优化模型提供了清晰的参考依据。
输出定量结果如下：

十折验证准确率：0.90244

训练集ACU：0.98374

验证集ACU：0.9375

测试集ACU：0.93333

运行时长:0.267

代码有中文介绍。

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