【XGBoost回归预测】基于金枪鱼算法TSO优化XGBoost实现数据回归预测附matlab代码 可
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🔥 内容介绍
随着科技的发展和数据的不断积累，数据挖掘和机器学习已经成为了当今最热门的领域之一。其中，数据回归预测是机器学习中最为基础的问题之一，其应用范围广泛，包括金融、医疗、工业等各个领域。
近年来，XGBoost成为了数据回归预测中最为流行的算法之一。XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，具有高效、准确、可解释性强等优点。但是，XGBoost算法也存在一些问题，如容易出现过拟合等。因此，如何优化XGBoost算法，提高其准确性，成为了研究者们的关注点。
在本文中，我们将介绍一种基于金枪鱼算法TSO优化XGBoost实现数据回归预测的方法。该方法可以有效地提高XGBoost算法的准确性，避免过拟合等问题。下面，我们将详细介绍该方法的具体实现过程。
首先，我们需要了解一下金枪鱼算法TSO。金枪鱼算法是一种基于群体智能的优化算法，具有全局搜索能力和收敛速度快等优点。TSO是金枪鱼算法的一种改进算法，能够更好地解决优化问题。因此，我们可以使用TSO算法对XGBoost算法进行优化。
具体实现过程如下：
首先，我们需要准备好数据集。我们可以选择一些公开的数据集进行实验，如Boston Housing、Iris等数据集。
然后，我们需要对数据进行预处理。预处理包括数据清洗、特征选择、特征缩放等步骤。
接着，我们可以开始使用XGBoost算法进行数据回归预测。在使用XGBoost算法之前，我们需要对其进行调参。调参可以帮助我们找到最优的超参数组合，从而提高算法的准确性。常用的调参方法包括网格搜索、随机搜索等。
在XGBoost算法调参完成后，我们可以使用TSO算法对其进行优化。TSO算法的具体实现过程如下：
（1）初始化金枪鱼群体，包括金枪鱼的位置、速度等信息。
（2）计算每条金枪鱼的适应度值，即XGBoost算法在当前超参数组合下的准确性。
（3）根据适应度值对金枪鱼进行排序，选择适应度值较高的金枪鱼作为种群中的精英。
（4）根据精英的位置信息更新整个金枪鱼群体的位置和速度信息。
（5）重复步骤2-4，直到达到预设的迭代次数或达到最优解。
最后，我们可以使用优化后的XGBoost算法对测试集进行预测，并评估算法的准确性。常用的评估指标包括均方误差、平均绝对误差等。
通过以上步骤，我们可以有效地优化XGBoost算法，提高其准确性，避免过拟合等问题。该方法在实际应用中具有广泛的应用前景，可以为各个领域的数据回归预测问题提供有效的解决方案。
📣 部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 张瑜,李敏杰,陈慧敏,等.基于SHAP值构建可解释的XGBoost回归模型预测PCE的QSPR方法及其系统:CN202111001675.4[P].CN113808680A[2023-10-10].
[2] 王坤章,蒋书波,张豪,等.基于XGBoost的回归-分类-回归寿命预测模型[J].[2023-10-10].
[3] 胡菥.基于xgboost回归算法的滴滴出行供求缺口预测[D].西南财经大学,2017.
