SSA麻雀搜索算法优化决策树回归预测（matlab代码）

麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，简称 SSA）作为一种于 2020 年提出的新型群智能优化算法，其灵感主要来源于麻雀的觅食行为以及反捕食行为。
在本次研究中，使用的数据是 Excel 格式的股票预测数据。为了保证模型训练的有效性，数据集按照 8：1：1 的比例被合理划分为训练集、验证集和测试集。
在代码设计方面，采用了模块化结构。根据功能模块，代码被清晰地划分成数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等几个部分，这一设计极大地提高了代码的可读性与可维护性。
数据处理流程十分清晰明了。首先对数据进行了标准化处理，采用了 Zscore 标准化方法，而后将数据精准地划分为训练集、验证集和测试集，这些步骤有效保障了模型训练的准确性和可靠性。
在结果呈现上，通过绘制 SSA 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，实现了结果的可视化。这种直观的展示方式，使用户能够快速理解算法和模型的性能表现。
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。

代码能正常运行时不负责答疑

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