随机森林模型使用粒子群寻优算法python代码

随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并取其平均结果来进行预测。粒子群优化（PSO）是一种模拟鸟类觅食行为的优化算法，常用于求解复杂的函数优化问题。将PSO应用于随机森林的超参数优化，可以寻找最优的模型配置。

以下是使用Python（sklearn库）和`pso-algorithm`包（一个简单的粒子群优化实现）来结合随机森林和PSO的一个简单示例：

# 导入所需库
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from skopt import gp_minimize
from pso_algorithm.particle_swarm_optimization import ParticleSwarmOptimization

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 定义随机森林模型
def random_forest_objective(n_estimators, max_depth):
    rf = RandomForestClassifier(
        n_estimators=int(n_estimators),
        max_depth=int(max_depth)
    )
    score = -rf.fit(X, y).score(X, y)  # 负样本分数，最大化就是最小化误差
    return score

# 初始化粒子群优化参数
n_particles = 50
n_iterations = 100
lb = [1, 1]  # 最小值范围，这里表示n_estimators和max_depth的下限
ub = [100, None]  # 最大值范围，其中max_depth设为None表示无上限

# PSO优化
optimizer = ParticleSwarmOptimization(func=random_forest_objective, lb=lb, ub=ub, n_particles=n_particles, n_iterations=n_iterations)
best_params, best_score = optimizer.optimize()

print(f"Best parameters found: {best_params}")
print(f"Best cross-validation score: {-best_score}")