198种组合算法+优化RF随机森林+SHAP分析+新数据预测！机器学习可解释分析，强烈安利，粉丝必备！

198种组合算法+优化RF随机森林+SHAP分析+新数据预测！机器学习可解释分析，强烈安利，粉丝必备！！主要功如下：

主要功能

1. 多输出回归预测：使用RF随机森林对多变量回归数据进行预测
2. 智能超参数优化：使用PSO算法优化CNN卷积神经网络的随机森林的决策树数、最小叶子节点数、最佳最大分裂次数
3. 对比分析：比较优化前后模型的预测精度（RMSE、R²、MAE）
4. 可解释性分析：计算SHAP值分析特征重要性
5. 新数据预测：训练完成后可对新数据进行预测

9种映射方法，种群初始值选择,改进智能算法
label=1 对应 tent 映射
label=2 对应 chebyshev 映射
label=3 对应 singer 映射
label=4 对应 logistic 映射
label=5 对应 sine 映射
label=6 对应 circle 映射
label=7 对应 立方映射
label=8 对应 Hénon 映射
label=9 对应广义Logistic映射

智能算法包括：
1、PSO 粒子群
2、SSA 麻雀
3、ZOA 斑马
4、WOA 鲸鱼群
5、WSO 白鲨
6、GWO 灰狼
7、GA 遗传算法
8、C_PSO 横向交叉粒子群
9、COA 小龙虾
10、DA 蜻蜓
11、IGWO 改进灰狼
12、SMA 黏菌
13、RIME 雾凇/霜冰
14、NRBO 牛顿-拉夫逊优化算法
15、CPO 冠豪猪
16、DBO 蜣螂
17、E-WOA 改进鲸鱼群
18、FSA 火焰鸟
19、GEO 金鹰
20、GoldSA 黄金正弦
21、LVY 常青藤
22、KOA 开普勒

目前有9*22=198种智能算法组合

逻辑关联流程
数据导入 → 归一化 → 划分训练/测试集 → 优化参数 → 训练优化后RF →
预测结果 → 与未优化对比 → 指标计算与可视化 → SHAP分析 → 新数据预测
算法步骤详解

1. 数据预处理
   • 从Excel读取5个输入特征，1个输出目标
   • 使用mapminmax归一化到[0,1]区间
   • 可选择是否打乱样本顺序（80%训练，20%测试）
2. 智能优化阶段
   • 优化算法：RIME（霜冰优化算法）
   • 优化变量：决策树数、最小叶子节点数、最佳最大分裂次数
   • 目标函数：验证集上的RMSE误差
   • 混沌映射：支持9种混沌映射初始化（默认tent映射）
3. 模型构建
   输入 → RF → 输出
4. 训练配置
   • TreeBagger
5. 评估与对比
   • 对比模型：相同数据下的未优化RF
   • 评估指标：RMSE、R²、MAE
   • 可视化：
   • 迭代曲线
   • 雷达图对比
   • 预测值对比曲线
   • 误差百分比图
   • 回归拟合图
6. 可解释性分析
   • 计算SHAP值分析各输入特征对输出的贡献度
7. 应用阶段
   • 加载新数据并进行预测
   • 结果保存到Excel
   关键技术路线
8. 智能优化+RF：优化参数
9. 混沌理论：使用混沌映射提升优化算法多样性
10. 模型可解释性：SHAP值分析特征重要性
11. 全面可视化：多种图形化结果展示
    重要参数设定
    参数
    设置值
    说明
    种群大小
    10
    算法种群数量
    最大迭代
    10
    优化迭代次数
    训练轮次
    500
    最大训练轮次
    训练比例
    80%
    训练集占比
    混沌映射
    Tent映射
    种群初始化方法
    运行环境要求
    • 软件：MATLAB2020
    • 依赖工具箱：
    • OA_ToolBox\ - 智能优化算法工具箱
    • spider_plot\ - 雷达图绘制工具箱
    • 数据文件：
    • 回归数据.xlsx - 训练数据
    • 新的多输入.xlsx - 预测数据
    📊 输出结果
12. 数值结果：优化前后各项指标对比表格
13. 图形结果：迭代曲线、雷达图、预测对比图、误差分析图等
14. 模型文件：训练好的网络
15. 预测结果：新数据的预测值保存为Excel文件

应用场景

1. 科研论文：提供完整的优化-评估-解释流程，可直接生成论文图表
2. 数模比赛：适用于数学建模比赛的回归问题
3. 场景预测：
   • 金融风险评估
   • 销售量预测
4. 特征工程：通过SHAP分析识别关键特征
5. 算法对比：验证智能优化算法对传统网络的改进效果
   注意：代码中使用的可增强优化算法的全局搜索能力，避免早熟收敛。SHAP分析部分需确保特征名称（featureNames）与实际数据匹配。

[x,psin]= mapminmax(X', 0, 1);
%保留归一化后相关参数
[y, psout] = mapminmax(Y', 0, 1);%%  划分训练集和测试集
num = size(res,1);%总样本数
k = input('是否打乱样本(是：1，否：0)：');
if k == 0state = 1:num; %不打乱样本
elsestate = randperm(num); %打乱样本
end
ratio = 0.8; %训练集占比
trainnum = floor(num*ratio);
testnum = num-trainnum;x_train0 = x(:,state(1: trainnum));
y_train = y(:,state(1: trainnum))';x_test0 = x(:,state(trainnum+1: end));
y_test = y(:,state(trainnum+1: end))';%% 智能优化算法的初始值
% label=1 对应 tent 映射  
% label=2 对应 chebyshev 映射  
% label=3 对应 singer 映射  
% label=4 对应 logistic 映射  
% label=5 对应 sine 映射  
% label=6 对应 circle 映射
% label=7 对应 立方映射
% label=8 对应 Hénon 映射
% label=9 对应广义Logistic映射
% 如果label不是1-9之间的整数，则默认生成随机矩阵 
label = 1;  %自行指定
ding: 30px; } .lineNode {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }
%迭代曲线1
figure
plot(cg_curve,'-*','LineWidth',1,Color=[173,182,94]./255)
% 添加图例，并设置字体大小  
legend('RIME','FontSize',10); 
% 设置 x 轴和 y 轴的标签，并设置字体大小  
xlabel('迭代次数','FontSize',12); 
ylabel('rmse误差','FontSize',12);
title('RIME-Random Forest','FontSize',12)
% 显示网格（可选）  
grid on; 
%%  建立模型
net = TreeBagger(besttrees, x_train, y_train,'MaxNumSplits',bestsplit, 'OOBPredictorImportance', 'on',...'Method','regression', 'OOBPrediction', 'on', 'MinLeafSize', bestleaf);
import = net.OOBPermutedPredictorDeltaError;  % 重要性

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回顾预测+SHAP分析：

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