基于金枪鱼算法TSO优化XGBoost实现数据回归预测附matlab代码可直接运行适合作为创新点

最新推荐文章于 2025-06-18 10:33:50 发布

matlab科研助手

最新推荐文章于 2025-06-18 10:33:50 发布

阅读量110

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：神经网络预测文章标签：算法回归 matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_dingdang/article/details/133744132

神经网络预测专栏收录该内容

704 篇文章

订阅专栏

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

🔥 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 );