GWO优化决策树分类预测matlab
本次研究采用的是 Excel 格式的分类数据集。将该数据集按照 8:1:1 的比例，精准划分为训练集、验证集和测试集。
数据处理流程完备，涵盖了数据加载、划分以及标准化等关键步骤，对数据进行了全面的预处理，显著提升了模型的训练效果与可靠性。
在模型优化环节，运用 GWO（Grey Wolf Optimizer）算法对模型参数进行优化，有效提高了模型的性能与泛化能力。
关于模型评估，在代码中采用十折交叉验证等方法，对模型性能展开评估。不仅计算了训练集、验证集和测试集的准确率，输出了十折验证准确率以及运行时长，还通过绘制分类情况图和混淆矩阵，将模型的分类效果可视化呈现，助力直观地了解模型性能与分类结果。
最后，在结果可视化方面，通过绘制分类情况图和混淆矩阵，直观展现了模型的分类效果，为直观分析和比较模型性能提供了便利 。
输出定量结果如下
十折验证准确率:0.90244
训练集ACU:0.96748
验证集ACU:0.9375
测试集ACU:1
运行时长: 0.261
代码有中文介绍。
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