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1. 随机森林RF算法

随机森林是集成学习中bagging的扩展，它是以决策树为基学习器的模型，随机创造多棵决策树并整合成森林，即将单个决策树结果整合出来输出。RF用作回归时，其思想就是相似输入必有相似输出。决策树能够通过样本特征预测出一个结果，随机森林回归算法就是将所有树的结果取平均值，得到整个森林的回归预测值。

2. 麻雀搜索算法

3. 实验模型

首先是在随机森林回归模型中需要设置决策树个数，决策树越多会导致计算时间过长，太少会导致模型欠拟合，模型中其他参数选择默认值。本文采用麻雀搜索算法以均方根误差(RMSE)的值为适应度函数来寻找最优的决策树个数值。寻找到最优的决策树个数值后，再使用随机森林模型训练测试。

整体流程如下：

RMSE 是回归模型中常用的一种性能评价指标，用于衡量模型预测值与实际观测值之间的差异。其计算方法如下：

1. 计算每个样本的预测值与实际值之间的差值。
2. 对每个差值求平方。
3. 计算所有平方差的平均值。
4. 将平均值的平方根作为最终的评价指标。

4. 部分代码展示

% 计算适应度值（均方根误差RMSE）
function r=RFfit(x)
load p_train
load t_train
trees=floor(x);
leaf=4;
Method = 'regression';                            
net = TreeBagger(trees, p_train, t_train,'Method', Method,'minleaf', leaf);
  t_sim1 = predict(net, p_train);
  M = size(p_train, 2);
  r = sqrt(sum((t_sim1 - t_train).^2) ./ M);
end

5. 仿真结果展示

6. 资源获取

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