麻雀优化算法在随机森林回归预测中的应用与MATLAB实现

智能优化算法在随机森林回归预测中的玩法还挺有意思的，是用麻雀优化算法（SSA）来调参数，效果比你想象中要靠谱不少。

文里的重点是：怎么用 SSA 去优化随机森林的参数，过程讲得比较细，从适应度函数设计到 SSA 的核心迭代逻辑，全都有了。还贴心附上了完整的 MATLAB 实现，复制粘贴跑一遍就能看效果，适合做回归预测项目的你。

非线性数据时，优化后的模型表现确实比默认的好不少，像应对噪声大、不规则的数据集，SSA-RF 组合挺能打的。你也可以把这套方法拓展到自己的数据上，换个优化算法对比下也蛮有收获。

哦对了，别忘了看下文末那些延伸资源，像粒子群、鲸鱼优化这些思路也挺有用，而且都有现成的 MATLAB 代码，直接上手也方便。

如果你平时用 MATLAB 比较多，又想在回归预测上搞点花样，这篇文章可以说是个不错的切入口。