Matlab实现鲸鱼优化算法增强随机森林回归预测性能
鲸鱼优化算法加持的随机森林回归预测，在 Matlab 里也能玩得花。WOA 优化的思路挺巧，借助鲸鱼的猎食策略来调整模型参数，整体收敛速度和精度都有不小提升。配套的 Matlab 代码写得比较清晰，参数配置也算人性化，跑起来还挺顺畅。
随机森林回归本来就是个稳的工具，尤其在数据特征多、分布复杂的时候，效果还不错。但默认参数其实挺吃数据的，这时候上点优化算法，像鲸鱼优化算法（WOA）、哈里斯鹰算法（HHO），能把模型调得更贴合实际。
这个资源里不仅有 WOA 的详细，还有其他几种优化算法的思路对比，像灰狼算法、狼群算法也都提到了。每种算法的特点、适合用在哪种数据场景，也都讲得比较到位。用起来就像挑菜，有得选也有得搭配。
代码实现用的是 Matlab，结构还挺规整的。比如你想优化随机森林里的树数或深度参数，直接在代码里调 WOA 的搜索范围就行。还贴心配了好几个案例测试函数，拿来练手刚刚好。
如果你刚好在做回归预测，对随机森林已经比较熟了，但总觉得结果还可以再提一提，那你真可以试试这个 WOA 版本。要是你对其他优化算法也感兴趣，顺手还能看下 HHO 算法 的实现，蛮有参考价值。
哦对了，链接里还有其他几个相关资源可以搭着看：
如果你用 Matlab 做机器学习，是那种需要调参数的场景，记得把这个资源收好，跑通一遍之后你就知道值不值了～
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