灰狼算法优化随机森林预测回归

灰狼算法也可以用于优化随机森林模型的超参数，以最大化回归问题中的性能指标，如 R2 分数和均方误差（MSE）。下面是使用灰狼算法优化随机森林回归模型的 Python 代码：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from wolf_optimization import WOA

# 定义随机森林超参数优化的目标函数
def objective_function(x):
    # x 是一个长度为 3 的向量，分别表示树的数量、树的深度和特征选择的方法
    n_estimators = int(x[0])
    max_depth = int(x[1])
    max_features = ['auto', 'sqrt', 'log2'][int(x[2])]
    clf = RandomForestRegressor(n_estimators=n_estimators, max_depth=max_depth, max_features=max_features)
    clf.fit(X_train, y_train)
    y_pred = clf.predict(X_val)
    score = -mean_squared_error(y_val, y_pred)  # 因为 WOA 是求最小值，所以将 MSE 取负
    return score

# 定义随机森林超参数优化的边界
bounds = np.array([[10, 100], [5, 20], [0, 2]])

# 使用灰狼算法优化随机森林超参数
woa = WOA(objective_function, bounds)
best_score, best_params = woa.optimize()

# 使用最优的超参数训练随机森林模型
best_n_estimators = int(best_params[0])
best_max_depth = int(best_params[1])
best_max_features = ['auto', 'sqrt', 'log2'][int(best_params[2])]
clf = RandomForestRegressor(n_estimators=best_n_estimators, max_depth=best_max_depth, max_features=best_max_features)
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
test_score = r2_score(y_test, y_pred)
print(f'Test score: {test_score:.4f}')

其中 `X_train`, `y_train`, `X_val`, `y_val`, `X_test`, `y_test` 分别表示训练集、验证集和测试集的特征和标签。`WOA` 是灰狼算法的实现代码，可以参考相关文献或搜索相关代码实现。