基于 SSA-RFR 的麻雀搜索算法优化随机森林回归预测 MATLAB 代码详解
摘要：
本文主要介绍了一种基于 SSA-RFR 的麻雀搜索算法优化的随机森林回归预测 MATLAB 代码的实现方
法和其应用优势。首先，文章简要阐述了随机森林和麻雀搜索算法的基本原理，然后详细描述了如何
通过结合两者优势，实现优化随机森林回归预测模型。代码设计清晰，注释详尽，适合初学者快速上
手。本文旨在分享一种高效、实用的数据分析与预测工具，为相关领域的研究人员和工程师提供有价
值的参考。
一、引言
随机森林作为一种集成学习算法，具有强大的处理高维数据和抗过拟合能力。然而，随机森林在参数
优化方面仍有待提高。本文提出了一种基于 SSA-RFR 的麻雀搜索算法优化随机森林回归预测模型，
旨在提高随机森林的预测性能。
二、随机森林回归算法概述
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高预测
性能。随机森林回归算法在数据处理、函数逼近和预测方面表现出良好的性能。然而，随机森林的参
数选择对其性能具有重要影响，如树的数量、树的深度等。
三、麻雀搜索算法简介
麻雀搜索算法是一种新型优化算法，具有结构简单、参数少、寻优能力强等优点。该算法通过模拟麻
雀的觅食行为，实现全局优化搜索。本文将麻雀搜索算法应用于随机森林的参数优化，以提高随机森
林回归模型的预测性能。
四、SSA-RFR 麻雀搜索算法优化随机森林回归模型
本部分将详细介绍如何结合随机森林回归算法和麻雀搜索算法，构建 SSA-RFR 模型。首先，通过
MATLAB 实现随机森林回归模型，并利用麻雀搜索算法对模型参数进行优化。在代码实现过程中，注
重注释的清晰和详尽，以便初学者能够快速理解和上手。
五、代码实现及注释
在本节中，我们将对 SSA-RFR 麻雀搜索算法优化随机森林回归预测 MATLAB 代码进行详细解释和注
释。代码主要包括数据读取、数据预处理、模型训练、模型评估等部分。其中，main 为主程序，可
以读取 EXCEL 数据，方便用户快速导入数据并进行实验。
