标题：利用海鸥算法 SOA 优化随机森林 RF 并进行效果对比
摘要：
在机器学习领域中，随机森林（Random Forest，RF）是一种强大的集成模型，被广泛应用于分类
和回归问题。然而，在实际应用中，RF 模型的性能可能受到参数选择的影响。本文将介绍利用海鸥算
法（Seagull Optimization Algorithm，SOA）优化 RF 模型，并通过对比原始 RF 模型的预测
效果，使用预测集的均方误差（Mean Squared Error，MSE）作为评价指标。此外，我们还将展
示优化后的算法实现简洁，带有基本注释，方便学习和替换数据使用。
1. 引言
随机森林是一种集成学习方法，其基本单位是决策树。RF 模型通过随机选择样本和特征，并使用投票
或平均值来进行预测，具有较好的泛化性能。然而，RF 模型中的参数选择对模型的性能有很大的影响
。
2. 海鸥算法 SOA
海鸥算法是一种基于种群的优化算法，模拟了海鸥觅食的行为。算法通过多次迭代，不断搜索最优解
，并利用局部搜索和全局搜索相结合的策略进行参数优化。本文将利用 SOA 算法对 RF 模型进行优化
。
3. 实验设计
我们选取了一个具有高维特征的数据集作为实验对象，将原始 RF 模型与优化后的 RF 模型进行对比。
首先，我们使用原始 RF 模型对数据集进行预测，并记录预测结果和 MSE 指标。然后，利用 SOA 算法
调优 RF 模型的参数，并记录优化后的模型预测结果和 MSE 指标。最后，通过对比两者的 MSE 指标，
评估优化前后的效果差距。
4. 实验结果与分析
根据实验结果，我们发现利用 SOA 算法优化的 RF 模型在预测集上的 MSE 明显降低，这表明优化后的
模型具有更好的泛化性能。同时，通过对比优化前后的预测结果，我们发现优化后的模型在某些样本
上的预测准确率有所提升。
5. 算法实现简介
为了方便学习和替换数据使用，我们给出了优化后的 RF 模型的简洁实现。该实现包含基本注释，使
读者可以更好地理解算法的原理和流程。读者可以根据自己的数据集进行参数替换，以便更好地应用
于实际项目。
6. 结论
