通过遗传算法优化RF随机森林回归预测模型

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于生物进化原理的全局优化搜索方法，常用于机器学习中的模型调优。在优化随机森林回归（Random Forest Regression）预测模型时，可以将其应用作为一种meta-heuristic技术，步骤大致如下：

1. **编码设计**：将随机森林的参数，如树的数量、最大深度、特征选择策略等，转化为适应度函数所表示的基因型。

2. **初始化种群**：生成一组随机的初始随机森林配置作为“个体”，每个个体代表一组可能的参数组合。

3. **适应度评估**：对每个个体计算其预测性能，例如R²分数、均方误差等，作为适应度值。

4. **选择操作**：根据适应度值选择部分表现优秀的个体进入下一代，通常采用轮盘赌选择或 Tournament Selection 等策略。

5. **交叉与变异**：通过基因交叉（两个个体的部分参数交换）和变异（随机改变个体某些参数）操作，产生新的个体，增加多样性。

6. **迭代过程**：重复上述步骤直至达到预设的最大迭代次数，或者适应度值收敛到一定程度。

7. **最优解提取**：最终得到的最优个体或平均个体即为经过遗传算法优化后的随机森林模型。