智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序(XGBoost分类器)

智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序(XGBoost分类器)

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智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序(XGBoost分类器)

一、基本原理

当然,这里是鲸鱼智能优化算法(WOA)与XGBoost分类器结合进行特征选择的完整流程:

鲸鱼智能优化特征选择流程

  1. 数据准备:

    • 收集数据: 获取需要进行特征选择的数据集。
    • 数据清洗: 处理数据中的缺失值、异常值等,确保数据质量。
  2. 特征编码:

    • 二进制编码: 为每个特征分配一个二进制编码,其中1表示选中该特征,0表示不选中。
  3. 初始鲸鱼种群生成:

    • 初始化种群: 创建一组随机的鲸鱼个体,每个个体表示一个特征子集。每个鲸鱼个体的特征子集通过二进制编码表示。
  4. 适应度评估:

    • 训练XGBoost模型: 对每个鲸鱼个体表示的特征子集训练XGBoost分类器。
    • 计算适应度值: 通过分类器的性能指标(如准确率、F1分数等)来评估每个特征子集的适应度。
  5. 鲸鱼智能优化算法迭代:

    • 猎物包围: 根据当前最优解更新每个鲸鱼的位置,模拟鲸鱼包围猎物的行为。
    • 气泡网攻击: 根据鲸鱼的气泡网捕猎行为更新鲸鱼的位置,从而选择特征。
    • 猎物螺旋更新: 更新鲸鱼位置,模拟鲸鱼围绕猎物螺旋上升的行为,探索更好的特征子集。
    • 更新位置: 更新鲸鱼个体的特征选择结果,并根据适应度值更新最优解。
  6. 终止条件:

    • 迭代次数: 达到预设的最大迭代次数时,停止迭代。
    • 适应度阈值: 达到预设的适应度值时,停止迭代。
  7. 特征选择结果:

    • 选择最优特征子集: 确定性能最佳的特征子集,这一子集能够使得XGBoost分类器的表现达到最优。
  8. 模型训练与评估:

    • 训练最终模型: 使用选择出的最优特征子集训练XGBoost分类器。
    • 模型评估: 在测试集上评估最终模型的性能,确保特征选择的有效性并验证其对模型的改进效果。

通过以上步骤,可以有效地利用鲸鱼智能优化算法来选择适合的特征子集,从而提升XGBoost分类器的性能。

二、实验结果

数据集可以任意替换

WOA特征选择 XGBoost分类器

三、核心代码

matlab 复制代码
%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数(Excel最后一列放类别)
num_res = size(res, 1);                   % 样本数(每一行,是一个样本)
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集(不打乱数据时,注释该行)

%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];

%%  划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数

    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出

    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end

%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';

%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
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 = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

私信即可 29米

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

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