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
- 一、基本原理
- SAO（雪消融智能优化算法）回归预测中的应用
- XGBoost 回归预测基本原理
- SAO-XGBoost 流程
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
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
-
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）。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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
-
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。
-
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。
-
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
-
初始化 SAO：生成一组 XGBoost 超参数的初始解集。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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
%% 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