【Matlab】基于极端梯度提升XGBoost实现分类预测（Excel可直接替换数据）

最新推荐文章于 2025-10-07 18:45:00 发布
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本文介绍了如何在Matlab中利用XGBoost进行分类预测，详细讲解了XGBoost的算法概念、原理，以及其优缺点。文章通过鸢尾花数据集展示了实际操作过程，包括数据说明、数据替换、文件结构，并提供了ROC曲线和对比结果的绘制，最后给出了详细的代码及注释。

【Matlab】基于极端梯度提升XGBoost实现分类预测（Excel可直接替换数据）

1.算法概念

  1. XGBoost是一种基于决策树的集成机器学习算法，使用梯度上升框架，适用于分类和回归问题1。
  2. 它是一种通用的Tree Boosting算法，也就是通过多个简单的弱分类器，构建出准确率很高的强分类器2。
  3. 它在并行计算效率、缺失值处理、预测性能上都非常强大3。

2.算法原理

  1. XGBoost的算法原理是基于梯度提升（Gradient Boosting）的框架，通过多次迭代训练一系列的决策树，每次迭代都用前一次的预测误差作为目标变量，从而不断减小损失函数1。
  2. XGBoost使用牛顿法来优化目标函数，而不是梯度下降，这样可以更快地收敛2。
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【机器学习】解决极限梯度提升树参数设定问题
Fanjufei的博客
05-11 498
可以使用MATLAB中的xgboost_train函数来实现XGBoost模型的训练。
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】SPSSPRO数据处理
qq_36130719的博客
06-05 765
异常值可能是与整体数据情况偏离很大的数据点（常见的3σ准则），也可能是超过某个不合理范围的数据点，在分析中应该首先排除掉异常值，异常值检测逻辑是对变量的数据集（类似于列）按照设置的或值进行判定，筛选出落在异常值检测范围内的数据，并对异常值进行置空或者是填补为其它有效值。如果数据不服从正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。一般在问卷回答中，若是对于不同的问题，回答情况都是一样的，说明这个样本可能是乱填的，我们就有必要将它进行识别，然后确定为无效样本，进行标记或者最直接删除该样本（删除整行数据）。
Matlab 安装和使用xgboost的详细步骤(源码+安装包）
jaz的专栏
03-02 6039
Matlab 安装和使用xgboost
Matlab实现基于TSO-XGBoost金枪鱼算法优化XGBoost的多输入单输出数据回归预测（完整源码和数据）
02-23
Matlab实现基于TSO-XGBoost金枪鱼算法优化XGBoost多输入单输出数据回归预测（Matlab完整源码和数据） TSO-XGBoost，金枪鱼算法优化，XGBoost，多输入单输出数据回归预测。 数据为excel，方便替换，程序乱码时可以用txt打开复制到你的文件。 输入7个特征，输出一个变量，优化参数（最大迭代次数，深度，学习率）， 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSEP和MAPE等，方便学习和替换数据。
matlab xgboost多分类,Xgbfi特征重要性分析(xgboost扩展)
weixin_35500243的博客
03-19 1579
Xgbfi用于训练好的xgboost模型分析对应特征的重要性，当然你也可以使用fmap来观察What is Xgbfi?Xgbfi is aXGBoostmodel dump parser, which ranks features as well as feature interactions by different metrics.SiblingsXgbfir– Python port...
matlab xgboost
m0_57273050的博客
08-04 1618
最近一个朋友在询问关于xgboost的matlab代码，恰巧在三年前的五一数模中写过这个模型，当时找了好久的matalb代码没找到，最后才找人用python跑的，所以这次一方面是为了回答他的问题，另一方面是解答三年前的疑问。要么就是直接上mbd进行付费。其中提到：原来，xgboost不是机器学习算法。而是是梯度增强的有效实现。这时候，就有人问了，那么什么是梯度提升回归呢？！这里，已经有了非常清楚的解释了！
Matlab实现GA-XGBoost遗传算法（GA）优化极端梯度提升（XGBoost）分类预测的详细项目实例
优质创作者: 人工智能技术领域 对于有一定基础的 MATLAB和Python带具体需求都可以详谈 MATLAB和Python可以提供代码调试服务加油 谢谢 你的鼓励是我前行的动力 谢谢支持 加油 谢谢
04-22 786
XGBoost她一种基她梯度提升算法（GBDT）她机器学习模型，通过优化决策树她构建过程，能够实她高效她分类和回归任务。因此，GA-XGBoost她结合不仅能够提升XGBoost她她能，而且具备了较强她全局优化能力，能够在超参数空间中寻找更合适她参数组合，进而提高模型她泛化能力。本项目将探讨如何利用遗传算法优化XGBoost分类模型她超参数配置，目她她通过优化模型她核心超参数（如学习率、树她深度、正则化参数等）来提高XGBoost在分类预测任务中她表她。确保模型和数据她安全她她项目部署中她重要考量。
MATLAB实现基于LSTM-XGBoost长短期记忆网络（LSTM）结合极端梯度提升（XGBoost）进行多变量时序预测的详细项目实例
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07-18 1578
MATLAB实现基于LSTM-XGBoost长短期记忆网络（LSTM）结合极端梯度提升（XGBoost）进行多变量时序预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）资源-优快云下载 https://download.youkuaiyun.com/download/xiaoxingkongyuxi/91327701MATLAB实现基于LSTM-XGBoost长短期记忆网络（LSTM）结合极端梯度提升（XGBoost）进行多变量时序预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）资源-优快云下载
MATLAB实现基于MVMD-XGB多变量变分模态分解（MVMD）结合极端梯度提升（XGB）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
最新发布
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10-07 1825
本项目基于MVMD-XGB方法实现多变量信号智能故障诊断，通过多变量变分模态分解(MVMD)提取信号本征模态特征，结合极端梯度提升(XGB)模型进行分类预测。系统包含数据预处理、MVMD分解、特征融合、XGB训练与评估等模块，支持多源异构信号处理、自动化特征选择和可视化分析。创新性地采用多变量协同分解策略，有效解决了传统方法在模态混叠、特征冗余等方面的不足，在旋转机械、电力设备等多个领域展现出优异性能。项目提供完整的MATLAB实现，包括GUI界面、参数优化和工程部署方案，为工业设备智能运维提供高效解决方案
机器学习 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树xgboost_test函数参数设定
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
05-23 2414
机器学习 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树xgboost_test函数参数设定 目录机器学习 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树xgboost_test函数参数设定预测效果基本介绍模型特性程序设计学习总结拓展学习参考资料致谢 预测效果 基本介绍 XGBoost极限梯度提升树模型主程序 XGBoost极限梯度提升树xgboost_train函数 本篇介绍XGBoost极限梯度提升树xgboost_test函数参数设定。 模型特性 Xgboost中的树如何剪枝？ 在l
xgboost代码回归matlab-EEG_preprocessing:执行基本的预处理操作，例如滤波，消除线路噪声，去趋势和消除EEG数据中
05-26
xgboost代码回归matlab “＃EEG_preprocessing”此存储库包含用于预处理EEG数据的Maltab和Python文件。 Matlab文件是进一步分析的预处理步骤。 预处理执行如下： 滤波（0.5 – 30 Hz）2.重新参考（通用平均参考）3.使用EEGLAB ICA插件计算ICA权重。 4.仅查找和选择用于干净数据的实际试验（针对整个数据集）5.使用-1到2秒之间的间隔。 6.为了拒绝人为因素，使用了SASICA。 7.消除数据趋势并消除线路噪声。 8.消除异常时期以上步骤是研究有关该主题和实验方法的现有论文的结果。 python文件是用于将EEG数据分类为从Kaggle数据库获取的抓取力数据的分析代码。 此处提供了数据集的描述：。 在分析中，我执行了数据的简单转换并应用了Microsoft的LightGbM算法。 该代码可用作将来在其他EEG数据集上使用的模板。 使用GrigSearch和Cross-Validation选择lightGBM参数。 与lightGBM一起使用了其他算法，例如逻辑回归，XGboost，SVM，但是lightGBM在速度（Top1
xgboost代码回归matlab-neural_decoding:解码来自KordingLab的分析代码
05-26
xgboost代码回归matlab 神经解码： 包含许多用于解码神经活动的方法的python软件包 该软件包包含经典解码方法（维纳滤波器，维纳级联，卡尔曼滤波器，支持向量回归）和现代机器学习方法（XGBoost，密集神经网络，递归神经网络，GRU，LSTM）的混合。 当前设计解码器来预测连续值的输出。 将来，我们将修改功能以允许分类。 该程序包随附一个，用于比较这些方法在多个数据集上的性能。 如果您在研究中使用我们的代码，请引用该手稿，我们将不胜感激。 依存关系 为了运行所有基于神经网络的解码器，您需要安装为了运行XGBoost解码器，您需要安装为了运行维纳滤波器，维纳级联或支持向量回归，您将需要。 入门 我们提供了jupyter笔记本，其中提供了有关如何使用解码器的详细示例。 文件“ Examples_kf_decoder”用于卡尔曼滤波器解码器，文件“ Examples_all_decoders”用于所有其他解码器。 在这里，我们提供一个使用LSTM解码器的基本示例。 对于此示例，我们假设我们已经加载了矩阵： “ neural_data”：大小为“时间段总数” x“神经元数量”的矩
xgboost代码回归matlab-Data-Science-Learning:入门数据科学笔记和资源
05-26
xgboost代码回归matlab 数据科学 python 3.6中许多数据科学用例的探索性，培训和资源代码 资源 学习顺序 标题 关联 笔记 1个 数据科学的数据类型 Python数据类型概述 2个 Unix Shell数据科学命令 使用Unix命令的基本原理 3 Git介绍 提交，登台，删除和使用历史记录的常规命令 4 数据科学导论 Python基础知识和数据科学堆栈简介 5 数据科学工具箱第1部分 数据整理，计算，可视化和统计实践 6 数据可视化简介 Matplotlib主数据图和自定义介绍 7 熊猫基金会 使用pandas软件包进行数据整理和可视化的详细技术基础 8 用熊猫操纵数据框 使用通用DataFrame流程的技术 9 将DataFrame与Pandas合并 使用多个相关的DataFrames 10 Python数据科学工具箱（第2部分） 迭代器和生成器 11 用Python导入数据（第1部分） 导入平面文件，MATLAB，Strata和SQL数据 12 用Python导入数据（第2部分） 使用URL和API导入 13 SQL初学者和中级教程 基本语法，逻辑运算符和联接
在 Matlab 中运行 xgboost 的函数：提供了两个文件：xgboost_train 和 xgboost_test，它们从 Matlab 内部调用 xgboost dll。 该示例用于分类。-matlab开发
05-29
提供了两个文件：xgboost_train和xgboost_test，它们从Matlab内部调用xgboost dll。 该示例用于分类。 可以提供停止学习过程迭代的评估标准。 支持的评估标准是“AUC”、“准确度”、“无”。 'AUC'和'Accuracy'需要统计工具箱。 如果 eval_metric == 'None'，则将针对 max_num_iters 执行学习，无需内部交叉验证。 可以使用您自己的“外部”交叉验证程序，它调用 xgboost_train.m。 xgboost_train.m 中记录了此类外部程序的示例 这些函数要求 xgboost.dll 和 xgboost.h 可用。 编译xgboost库并在Matlab中使用的步骤： 视窗： 第 1 步：创建 xgboost.dll 请遵循以下说明： https : //xgboost.readthedocs.io/
xgboost代码回归matlab-CS229_Project:通过遥感CNN功能预测贫困
05-26
xgboost代码回归matlab 通过遥感CNN功能预测贫困 入门 对于此项目，我们提供了使用遥感CNN功能进行贫困预测的研究。 通过从CNN提供的4096个特征中精心选择特征，我们训练了一个模型，该模型可以比使用夜灯强度更好地预测财富指数。 我们分两部分进行研究，即特征选择和模型训练。 我们使用基于相关性，基于套索的和正向搜索方法来选择特征。 我们使用线性回归，岭回归，Lasso回归和XGBoost来训练我们的模型并比较性能。 您可以使用我们提供的代码来完成此过程。 先决条件 使用MATLAB提供的内置函数来开发特征选择方法和基本回归模型。 “ all_countries_dhs.mat”是包含所有训练数据和训练集的文件。 要在Python中运行XGBoost代码和VAE代码，您需要： Python 2.7 正在安装 请参考上面的链接，了解如何安装依赖项。 对于MacOS，如果您在计算机上安装了pip，则可以执行以下操作： pip install xgboost pip install -U scikit-learn python -m pip install --user num
多变量回归分析：使用XGBoost进行多输入单输出预测（Matlab实现）
JehPython的博客
09-21 1057
在机器学习和数据分析领域中，多变量回归分析是一种常用的技术，它可以用于预测单个目标变量（输出）与多个自变量（输入）之间的关系。XGBoost是一种强大的机器学习算法，它基于梯度提升树的思想，能够高效地处理大规模的数据集并提供准确的预测结果。在以上代码中，我们首先加载了XGBoost库，并创建了包含两个输入特征的训练数据矩阵（X）和对应的输出变量（Y）。最后，我们使用训练好的模型对测试数据进行预测，并将预测结果保存在Y_pred变量中。通过以上的代码，我们可以使用XGBoost算法进行多输入单输出的预测。
分类预测 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多特征分类预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
09-09 2060
分类预测 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多特征分类预测
XGBOOST回归预测 | Matlab xgboost(XGBOOST) 回归预测
qq_59747472的博客
09-28 1273
在数据科学和机器学习领域，回归预测是一项关键任务。它可以帮助我们预测连续变量的值，从而为决策提供有力的支持。在本篇博文中，我们将介绍基于XGBoost算法实现数据回归预测的方法。XGBoost是一种强大的机器学习算法，它在许多数据科学竞赛中表现出色。它是一种梯度提升算法，通过迭代地训练多个决策树模型来逐步提升预测性能。与传统的决策树算法相比，XGBoost具有更好的泛化能力和准确性。首先，我们需要准备我们的数据集。数据集应该包含一些特征（自变量）和一个目标变量（因变量）。
WOA(海象)-XGboost分类| Matlab实现基于海象优化算法(WOA)优化XGBoost的数据分类预测【24年新算法】
m0_57702748的博客
01-27 1056
本文提出了一种基于海象优化算法（WOA）优化集成学习算法的故障数据分类方法，即WOA-XGBOOST。该方法首先利用WOA算法优化XGBOOST算法的超参数，然后利用优化后的XGBOOST算法对故障数据进行分类。实验结果表明，WOA-XGBOOST方法能够有效提高故障数据分类的准确率和鲁棒性。故障数据分类是故障诊断中的一个重要环节。故障数据分类的目的是将故障数据划分为不同的类别，以便于故障诊断。故障数据分类的方法有很多，其中集成学习算法是一种常用的故障数据分类方法。
MATLAB实现LSTM时间序列预测的可替换数据代码
用户可以将自己收集的时间序列数据替换到代码中的相应部分，然后通过MATLAB运行该代码以实现对时间序列的预测。 文件描述中提到“MATLAB代码，直接运行，可以换数据”说明代码是用户友好的，并且具有良好的灵活性和...
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