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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

 二、实际运行效果：

三、算法介绍：

灰狼优化算法：

随机森林：

四、完整程序下载：

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将：GWO(灰狼优化算法)与RF（随机森林）相结合，进行多输入、多特征数据的分类预测

• 输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值（多变量、多输入分类预测，个数可自行指定）

• 通过GWO算法优化随机森林中的：树个数、枝叶分叉树，这两个关键参数，提升预测的精度

• 数据输入程序后统一进行自动归一化处理，防止训练中出现过拟合

• 自动分析计算各个输入特征的：重要性、相关性图像，实现特征降维筛选（降维个数可自行选择），降低训练难度。

• 迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况

• 自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片

亮点与优势：

• 注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习

• 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷

• 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码

• 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手

• 出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果

• 附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明

 二、实际运行效果：

三、算法介绍：

灰狼优化算法：

灰狼算法的核心思想是将问题的搜索空间看作是灰狼群体的领地，其中每只灰狼代表一个潜在的解。灰狼之间的社会行为和等级结构用于引导搜索过程，从而找到最佳解决方案。

随机森林：

随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成。每棵决策树都是基于随机选择的特征和随机的数据样本构建的。在训练阶段，随机森林通过随机选择一部分特征和样本来构建多个决策树，然后通过投票或平均值来组合这些决策树的预测结果。这样的组合可以减少过拟合的风险，并提高模型的泛化能力。

四、完整程序下载：