基于冠豪猪算法优化回声状态网络(CPO-ESN)的数据单变量时序预测 Matlab代码+交叉验证(单输入单输出)

原创 于 2024-10-09 23:53:11 发布 · 370 阅读 · 4 ·
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#算法 #人工智能 #CPO #ESN #单变量时序预测 #回声状态网络

基于冠豪猪算法优化回声状态网络(CPO-ESN)的数据单变量时序预测 Matlab代码+交叉验证[24年新算法]

程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！

交叉验证默认五折，折数1-10可调！可以一定程度上抑制过拟合的发生。

CPO优化参数为：储备池规模，学习率，正则化系数

1.CPO作为24年新算法，冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer，CPO)。该成果于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems上。目前没人用，需要论文的抓紧了！这就是机会！表现出较强的性能

2.购买前CPO可以更换为其他的优化算法！需要其他算法的都可以定制！

注：

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上

2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要

3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高

4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白

使用R语言进行XGBoost模型的交叉验证训练与自定义损失函数评估函数配置
Orion_O的博客
08-19 534
在上述代码中，我们首先将数据转换为DMatrix格式，然后定义了模型的参数params，其中包括我们之前定义的自定义损失函数和评估函数。XGBoost模型的损失函数是通过目标函数的二阶导数来定义的，而评估函数用于评估模型的性能。通过以上步骤，我们就可以使用R语言中的xgboost包进行交叉验证训练XGBoost模型，并配置自定义的损失函数和评估函数。我们可以使用caret包中的createDataPartition函数来实现拆分，该函数可以根据指定的比例将数据集划分为训练集和测试集。
XGBOOST交叉验证
battlestar的博客
12-15 2137
# /usr/bin/python # -*- encoding:utf-8 -*- import xgboost as xgb from xgboost.sklearn import XGBClassifier import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mplhon from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.mode
pyhton XGBoost交叉验证的两种方法——极简源码
班吉拉的博客
01-24 6404
文章目录前言一、XGBoost.cv源码二、sklearn 前言 交叉验证其实就是对数据集进行了训练集与验证集的一个划分，一般来说对于自己写的一些算法，我们可以用sklearn的KFold方法进行数据集划分。而像XGBoost和LGBM这类工具都是大佬写的，自然顺带也给你封装了一个交叉验证方法。中本文将会介绍基于XGBoost自带的交叉验证方法和通过sklearn的划分数据集的交叉验证方法。 一、XGBoost.cv源码 XGBoost.cv，其中cv是cross validtion的缩写，即交叉验证。
首发CPO-XGBoost回归+交叉验证 基于冠豪猪优化算法[24年最新算法]-XGBoost多变量回归预测
small_ccb的博客
08-16 310
SCI期刊Knowledge-Based Systems上。目前没人用，需要论文的抓紧了！2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要。4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白。[24年最新算法]-XGBoost多变量回归预测+交叉验证。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上。3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高。-XGBoost回归 基于。
（六）XGBoost使用交叉验证
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import numpy as np import xgboost as xgb ### load data in do training dtrain = xgb.DMatrix(basePath+'data/agaricus.txt.train') param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logisti...
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