回归预测|基于北方苍鹰优化极端梯度提升树的数据回归预测Matlab程序NGO-XGBoost多特征输入单输出

回归预测|基于北方苍鹰优化极端梯度提升树的数据回归预测Matlab程序NGO-XGBoost多特征输入单输出

前言

回归预测|基于北方苍鹰优化极端梯度提升树的数据回归预测Matlab程序NGO-XGBoost多特征输入单输出

一、NGO-XGBoost模型

NGO（Northwestern Grape Optimization）是北方苍鹰优化的缩写，一种用于优化问题的算法。XGBoost（Extreme Gradient Boosting）则是一种集成学习方法中的梯度提升决策树算法，广泛应用于回归、分类等任务。结合NGO优化算法和XGBoost进行回归预测可以带来更高的精度和效率。

下面是NGO-XGBoost多特征输入单输出回归预测的详细原理和流程：

1. 理解XGBoost

XGBoost是一种高效的梯度提升决策树算法，其工作流程如下：

• 基础学习器：XGBoost的核心是决策树，每个树都是一个基础学习器，用于拟合训练数据。
• 梯度提升：XGBoost通过逐步训练多棵树来优化损失函数，每一步都在最小化预测误差。
• 正则化：XGBoost使用L1和L2正则化来防止模型过拟合。
• 特征选择：算法会自动选择对模型预测最有用的特征。

2. 理解NGO优化算法

NGO（Northwestern Grape Optimization）是一种用于解决优化问题的启发式算法，基于苍鹰的捕猎行为，模拟自然界的优化过程。其特点包括：

• 全局搜索能力：NGO具有很强的全局搜索能力，适用于处理复杂的优化问题。
• 收敛性：NGO在多次迭代中逐步收敛，找到优化目标的最优解。

3. NGO-XGBoost结合的流程

结合NGO与XGBoost的优化流程一般包括以下几个步骤：

3.1. 数据准备

• 收集数据：获取包含多特征的训练数据集和对应的目标值。
• 数据预处理：对数据进行清洗、归一化、特征工程等处理，以提高模型的性能。

3.2. 构建XGBoost模型

• 定义模型：设定XGBoost的超参数，如学习率、树的深度、子样本比率等。
• 训练模型：使用训练数据集对XGBoost模型进行训练，调整模型参数以最小化预测误差。

3.3. 应用NGO优化

• 参数优化：使用NGO优化算法来优化XGBoost的超参数。NGO算法会通过模拟苍鹰的行为在参数空间中搜索，以找到最佳的超参数组合。
• 优化流程：
  • 初始化：随机生成一组初始的超参数。
  • 评估：使用XGBoost模型和当前的超参数组合进行训练，并评估模型的性能。
  • 更新：根据NGO算法的更新规则调整超参数的选择。
  • 迭代：重复评估和更新过程，直到找到最优的超参数组合。

3.4. 模型验证

• 交叉验证：使用交叉验证方法评估优化后的XGBoost模型的性能，以确保模型的泛化能力。
• 调整：根据验证结果进一步调整模型或超参数。

3.5. 预测

• 最终训练：使用优化后的超参数对整个训练数据集进行训练。
• 预测输出：使用训练好的模型对新数据进行预测，输出回归结果。

4. 总结

结合NGO优化算法与XGBoost，可以有效地提高回归预测任务的性能。NGO优化算法通过智能地调整XGBoost的超参数来提高模型的精度，而XGBoost则通过其强大的梯度提升能力来提高回归预测的准确性。两者的结合利用了NGO的全局优化能力和XGBoost的强大建模能力，适用于各种回归预测应用。

二、实验结果

NGO-XGBoost

XGBoost

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  数据分析
num_size = 0.7;                             
outdim = 1;                        
num_samples = size(res, 1);         
res = res(randperm(num_samples), :);        
num_train_s = round(num_size * num_samples); 
f_ = size(res, 2) - outdim;                %%  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);%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%%  数据转置
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

四、代码获取

私信即可 30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