IGWO-RF算法

### IGWO-RF算法的原理与实现 #### 原理概述 IGWO-RF 是一种结合改进灰狼优化（Improved Grey Wolf Optimizer, IGWO）和随机森林（Random Forest, RF）的混合机器学习模型。该方法通过利用 IGWO 的全局搜索能力来优化随机森林中的超参数配置，从而提升分类或回归性能。 在 IGWO 中，灰狼种群的行为被模拟为社会等级结构下的捕猎过程，其中 α、β 和 δ 分别代表最优解、次优解以及第三优解个体[^4]。这些个体引导其他成员逐步逼近最佳位置。为了增强传统 GWO 的收敛速度并防止陷入局部极值，IGWO 对原始算法进行了多项改进： - **自适应权重机制**：引入动态调整因子以平衡探索与开发阶段之间的权衡。 - **精英保留策略**：保存每一代迭代过程中表现最好的若干候选解，在后续更新时重新注入群体中以保持多样性。 - **混沌初始化**：采用洛伦兹映射或其他混沌序列代替随机分布生成初始种群，提高覆盖范围均匀性和质量。 经过上述改良后的 IGWO 被用来寻找适合目标数据集特性的理想 RF 参数组合，例如树的数量 (`n_estimators`)、最大特征数 (`max_features`) 及最小叶分裂样本量 (`min_samples_split`) 等属性设置。最终构建出具备更强泛化能力和鲁棒性的预测器实例[^5]。 ```python import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score def fitness_function(params): """ 定义适应度函数用于评估当前一组参数的表现效果。 :param params: 当前待测试的一组RF超参列表形式表示[n_estimator,max_feature,min_sample_split,...] :return: 平均交叉验证得分作为返回值衡量此套设定的好坏程度 """ rf_model = RandomForestClassifier( n_estimators=int(np.round(params[0])), max_features=params[1], min_samples_split=int(np.round(params[2])) ) scores = cross_val_score(rf_model, X_train, y_train, cv=5) return scores.mean() class ImprovedGreyWolfOptimizer(): def __init__(self, population_size, dim, lb, ub, iterations): self.population_size = population_size self.dim = dim self.lb = lb self.ub = ub self.iterations = iterations # ...其余省略部分包括初始化种群、计算距离向量a,b,A,C等核心操作定义... if __name__ == "__main__": igwo_instance = ImprovedGreyWolfOptimizer(population_size=20,dim=3,lb=[10,.1,2],ub=[200,.9,10],iterations=100) best_solution,_ = igwo_instance.optimize(fitness_func=fitness_function) optimized_rf = RandomForestClassifier(**best_solution) ``` 以上伪代码展示了如何创建一个简单的框架去执行整个流程，实际项目里还需要考虑更多细节比如边界条件处理或者早停规则等等[^6]。 --- ###