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

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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

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

%%  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_classmid_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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