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
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- 前言
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- 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。
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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 。
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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 。
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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。
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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 。
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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。
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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。
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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
matlab
%% 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