回归预测|基于雪消融优化极端梯度提升树的数据回归预测Matlab程序SAO-XGBoost多特征输入单输出 含基础模型
文章目录
- 前言
- 回归预测|基于雪消融优化极端梯度提升树的数据回归预测Matlab程序SAO-XGBoost多特征输入单输出 含基础模型
- 一、SAO-XGBoost模型
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
前言
回归预测|基于雪消融优化极端梯度提升树的数据回归预测Matlab程序SAO-XGBoost多特征输入单输出 含基础模型
一、SAO-XGBoost模型
SAO-XGBoost模型是一种集成学习算法,它结合了雪消融优化算法(Snow Melting Optimization Algorithm, SAO)和XGBoost算法。然而,搜索结果中并没有直接提及SAO-XGBoost模型的详细信息,因此我将基于搜索结果中提供的XGBoost的基本原理和过程,结合智能优化算法的通用概念,来解释SAO-XGBoost模型可能的工作原理。
-
XGBoost基础:XGBoost是一种梯度提升树(GBDT)模型,它通过迭代地添加新的树来最小化目标函数,从而提高模型的预测性能 。XGBoost的主要改进包括二阶泰勒展开的目标函数、新的目标函数寻找策略、L2正则化项的加入以及自动处理缺失值的特征 。
-
智能优化算法SAO:尽管搜索结果中没有提供SAO算法的具体细节,智能优化算法通常通过模拟自然界的某种现象或过程来搜索最优解。例如,模拟生物进化、粒子群行为或物理过程等 。
-
SAO-XGBoost模型的结合原理:SAO算法可能被用于XGBoost中的超参数优化过程。在XGBoost中,超参数如学习率、树的最大深度、树构建的数量等对模型性能有显著影响。SAO算法可能通过模拟雪消融过程来寻找这些超参数的最优组合,从而提高XGBoost模型的性能。
-
模型训练过程:在SAO-XGBoost模型中,SAO算法首先运行,找到一组最优的超参数。然后,使用这些超参数来训练XGBoost模型。XGBoost通过逐步添加树来构建模型,每棵树都尝试纠正前一棵树的残差 。
-
目标函数和优化:XGBoost的目标函数结合了经验风险和正则化项,通过最小化目标函数来找到最优的树结构 。SAO算法可能在这个过程中用于优化目标函数中的超参数,以达到更好的模型性能。
-
工程实现:XGBoost的工程实现包括并行计算、内存管理、稀疏矩阵支持等,这些特性使得XGBoost能够有效地处理大规模数据集 。SAO算法的集成可能进一步增强了XGBoost在超参数调优方面的效率和效果。
-
总结:SAO-XGBoost模型可能是一种结合了雪消融优化算法和XGBoost的集成学习方法,通过智能优化算法来寻找XGBoost的超参数,以提高模型的预测性能和泛化能力 。
请注意,由于搜索结果中没有直接提及SAO-XGBoost模型,上述解释是基于XGBoost的基本原理和智能优化算法的通用概念进行的推测。如果需要更具体的信息,可能需要进一步的文献研究或专业领域的知识。
二、实验结果
运行main01.m 对应SAO-XGBoost
运行main02.m 对应XGBoost
三、核心代码
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 数据分析
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集(不希望打乱时,注释该行)
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
四、代码获取
私信即可
五、总结
包括但不限于
优化BP神经网络,深度神经网络DNN,极限学习机ELM,鲁棒极限学习机RELM,核极限学习机KELM,混合核极限学习机HKELM,支持向量机SVR,相关向量机RVM,最小二乘回归PLS,最小二乘支持向量机LSSVM,LightGBM,Xgboost,RBF径向基神经网络,概率神经网络PNN,GRNN,Elman,随机森林RF,卷积神经网络CNN,长短期记忆网络LSTM,BiLSTM,GRU,BiGRU,TCN,BiTCN,CNN-LSTM,TCN-LSTM,BiTCN-BiGRU,LSTM–Attention,VMD–LSTM,PCA–BP等等
用于数据的分类,时序,回归预测。
多特征输入,单输出,多输出