MATLAB代码是一个基于GA（遗传算法）优化随机森林（Random Forest） 的回归预测+SHAP分析+优化前后对比+新数据预测。遗传算法(GA)属于群智能算法的一种。遗传算法是受自然进化理论启发的一系列搜索算法。通过模仿自然选择和繁殖的过程，遗传算法可以为涉及搜索，优化和学习的各种问题提供高质量的解决方案。同时，它们类似于自然进化，因此可以克服传统搜索和优化算法遇到的一些障碍，尤其是对于具有大量参数和复杂数学表示形式的问题。
一、研究背景
• 目的：通过智能优化算法（GA）自动调优随机森林的关键超参数，提升模型预测精度，并与未优化的随机森林进行对比。
• 适用场景：回归预测任务，适用于工程预测、金融分析、环境建模等领域。
二、主要功能
- 数据预处理：归一化、划分训练集/测试集。
- 参数优化：使用GA优化随机森林的：
• 决策树数量
• 最小叶子节点数
• 最大分裂次数 - 模型训练与预测：构建优化与未优化随机森林模型。
- 性能评估：计算RMSE、R²、MAE等指标。
- 可视化分析：
• 迭代曲线
• 雷达图对比
• 预测结果图、残差图、拟合图
• 特征重要性排序
• SHAP值分析 - 新数据预测：支持输入新数据进行预测并保存结果。
三、算法步骤 - 导入数据并归一化。
- 划分训练集和测试集（可选是否打乱）。
- 使用GA优化随机森林超参数。
- 训练优化后的随机森林模型。
- 预测并反归一化得到实际值。
- 计算评估指标并绘制多种对比图。
- 进行新数据预测并输出结果。
- 计算SHAP值进行特征解释。
四、技术路线
数据准备 → 归一化 → 训练/测试划分 → GA参数优化 → 随机森林建模 →
预测与反归一化 → 性能评估 → 可视化对比 → SHAP解释 → 新数据预测
五、公式原理