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雷达卡
Matlab
实现BES-RF
秃鹰搜索算法优化随机森林多特征分类预测的详细项目实例
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随着大数据技术和人工智能技术的迅猛发展，数据挖掘、机器学习等领域的应用日益广泛。在众多机器学习算法中，随机森林算法（Random Forest, RF）因其高效、准确、稳定等优点，已成为分类预测问题中的重要工具。随机森林能够处理多特征数据，适应非线性关系，并且对噪声和缺失数据具有较强的容忍度。然而，随着数据量的增长，传统随机森林算法在处理复杂的高维数据时，面临着准确度下降、过拟合、训练时间过长等问题。为了进一步提升随机森林的性能，研究者们尝试结合其他优化算法，以提高其预测能力和计算效率。
BES-RF（Bald Eagle Search-Random Forest）秃鹰搜索算法是一种新型的启发式优化算法，借鉴了秃鹰在捕猎过程中表现出的搜索和适应能力。这种算法在特定的任务中通过模拟秃鹰的捕猎行为来优化问题的解，从而使得算法能够在多维数据空间中更精确地找到最优解。BES算法通过模拟种群的动态 ...
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