分类预测|基于雪消融优化极端梯度提升的数据分类预测Matlab程序SAO-XGBoost 多特征输入多类别输出

分类预测|基于雪消融优化极端梯度提升的数据分类预测Matlab程序SAO-XGBoost 多特征输入多类别输出

文章目录

分类预测|基于雪消融优化极端梯度提升的数据分类预测Matlab程序SAO-XGBoost 多特征输入多类别输出

一、基本原理

SAO-XGBoost 在回归预测中的应用可以通过以下详细基本原理和流程来实现:

SAO(雪消融智能优化算法)回归预测中的应用

  1. 目标定义:确定要优化的 XGBoost 回归模型的超参数(如学习率、最大深度、子样本比例等)。

  2. 初始化 SAO

    • 解集生成:在定义的参数范围内随机生成初始解集,每个解代表一组 XGBoost 超参数。
    • 目标函数:定义评估标准,如均方误差(MSE)或均方根误差(RMSE),用于衡量模型预测的准确性。
  3. 评估模型

    • 对每个解(超参数组合),训练 XGBoost 回归模型。
    • 使用目标函数(如 MSE)评估模型性能,并计算损失值。
  4. 消融过程

    • 优化搜索:模拟雪消融的过程,通过更新和调整解集来探索更优的超参数组合。
    • 动态调整:根据目标函数值调整搜索策略,增强全局搜索能力,防止陷入局部最优。
  5. 更新与迭代

    • 更新解集:根据目标函数值更新当前解集,淘汰性能较差的解,保留或调整性能较好的解。
    • 迭代训练:重复评估、消融和更新步骤,直到满足停止条件,如目标函数值达到预期水平或达到最大迭代次数。

XGBoost 回归预测基本原理

  1. 模型构建

    • 决策树集成:XGBoost 回归模型通过集成多个决策树来提高预测性能。每棵树都在前一棵树的残差上进行训练。
    • 损失函数:使用回归特有的损失函数(如平方损失),最小化预测值与实际值之间的误差。
  2. 训练过程

    • 初始化:开始时生成基准预测值,通常为目标值的均值。
    • 残差计算:计算当前模型预测值与真实目标值之间的残差。
    • 新树训练:训练新的决策树以拟合残差。
    • 模型更新:将新训练的树集成到现有模型中,更新预测值。
    • 正则化:应用正则化技术(如树的复杂度控制)以防止过拟合。
  3. 参数调优

    • 超参数调节:调整模型的超参数(如树的深度、学习率、子样本比例)以优化模型性能。

SAO-XGBoost 流程

  1. 初始化 SAO:生成一组 XGBoost 超参数的初始解集。

  2. 模型训练与评估

    • 对每组超参数配置训练 XGBoost 回归模型。
    • 使用目标函数评估模型性能,如 MSE。
  3. 优化与调整

    • 应用 SAO 算法优化超参数组合,通过消融过程逐步逼近最佳参数配置。
  4. 最终训练

    • 在找到的最佳超参数配置下,训练最终的 XGBoost 回归模型。
  5. 预测与应用

    • 使用优化后的模型进行回归预测,并在实际应用中进行验证。

SAO-XGBoost 通过将 SAO 的全局优化能力与 XGBoost 的强大回归预测性能结合起来,旨在提高模型的预测准确性和效率。

二、实验结果

SAO-XGBoost是一种基于雪消融优化极端梯度提升的数据分类预测Matlab程序,可以实现多特征输入多类别输出。经过对比试验,SAO-XGBoost的分类结果相比传统算法有了明显提升,具有更高的准确率和可靠性。采用XGBoost算法,可以在处理大量数据时提高计算速度,节省时间和成本。因此,SAO-XGBoost是一个非常实用的分类预测工具,可以广泛应用于各个领域,如金融、医疗、教育等。

SAO-XGBoost分类结果

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

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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