【SCI 1区】基于开普勒优化（KOA-RF）的多元回归预测 Python代码

开普勒优化算法(Kepler optimization algorithm，KOA)于2023年被提出，KOA是一种基于物理学的元启发式算法，它受到开普勒行星运动定律的启发，可以预测行星在任何给定时间的位置和速度。

在KOA中，每个行星及其位置都是一个候选解，它在优化过程中随机更新，相对于迄今为止最好的解(Sun)。

KOA允许对搜索空间进行更有效的探索和利用，因为候选解(行星)在不同时间表现出与太阳不同的情况。

RF可替换成其他模型

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全自动模型优化： 通过KOA实现对RF超参数的全面自动调整，以达到最佳性能。

可视化支持： 我们的代码还包含了丰富的可视化功能，利用Matplotlib和Seaborn库可以生成直观、美观的训练曲线、损失曲线、预测结果对比图等，帮助您更直观地了解模型的训练情况和性能表现。

性能评估：包含MSE、MAE和R2等多个评估指标，全面反映模型性能。

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tips:仅包含模型代码，不包含讲解，后可保证运行;模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果

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