HHO-LSBoost哈里斯鹰算法优化最小二乘提升多输入回归预测MATLAB代码随着工业、能源、环境等领域数据采集技术的进步，多输入回归预测问题日益普遍。传统的统计回归方法难以处理复杂的非线性关系，而集成学习模型（如提升法）因其高精度和强泛化能力被广泛使用。最小二乘提升（LSBoost） 是一种基于决策树的集成学习方法，通过迭代拟合残差来提升预测性能。然而，其性能高度依赖于超参数（学习率、树数量、最小叶子节点数）的选取。人工调参费时费力且难以保证全局最优。哈里斯鹰优化算法（HHO） 是一种新型元启发式算法，模拟哈里斯鹰的捕食行为，具有收敛速度快、探索与开发平衡好的优点。将HHO用于L