- 引言
随着人工智能和机器学习的飞速发展，回归预测在各个领域得到了广泛应用。回归模型用于预测连续变量的值，如金融市场的价格走势、气象预报中的温度变化等。本文提出了一种基于饥饿游戏搜索（Hunger Games Search, HGS）优化随机森林（Random Forest, RF）的回归预测模型，简称 HGS-RF。我们将通过 MATLAB 程序实现该模型，并展示如何处理多特征输入、单一输出的数据。
1.1 饥饿游戏搜索（HGS）
HGS 是一种新型的群体智能优化算法，受到自然界中生物通过竞争资源而优化生存的启发。该算法通过模拟竞争、合作和适应等过程，逐步寻找全局最优解，已被成功应用于优化问题。与传统优化算法相比，HGS 在多维复杂问题中的搜索效率较高，收敛速度快。
1.2 随机森林（RF）
随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树来提高模型的预测精度。它通过随机选择训练数据的子集和特征子集来生成不同的决策树，并利用投票机制或平均值来得到最终的预测结果。随机森林具有较强的抗过拟合能力，并能处理高维特征数据。
- HGS-RF 模型设计
2.1 模型框架
HGS-RF 模型结合了 HGS 算法的全局优化能力与随机森林的强大预测能力。其核心思想是利用 HGS 优化随机森林中的超参数，确保模型能够在不同的特征组合下获得最佳的回归预测性能。以下是模型的流程：
数据预处理：对输入数据进行标准化、归一化处理，确保不同特征具有相同的量纲。
特征选择：通过 HGS 算法选择最优的特征子集，提升模型的预测性能。
超参数优化：利用 HGS 优化随机森林的关键超参数，如决策树的个数、最大深度等。
模型训练：在最优参数组合下训练随机森林模型。
回归预测：对新的输入数据进行预测，输出单一预测值。
2.2 多特征输入与单输出
在实际应用中，回归问题通常涉及多个输入特征，如气象预测中的温度、湿度、气压等。HGS-RF 模型能够处理这类复杂数据，预测单一输出变量，如明天的最高温度或股票价格的波动值。
模型的输入为多维特征矩阵 ( X = [x_1, x_2, \dots, x_n] )，输出为目标变量 ( y )。通过 HGS 优化后，随机森林根据输入特征矩阵预测输出值。
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MATLAB 程序实现
以下是基于 MATLAB 的 HGS-RF 回归预测实现代码：
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