【MATLAB第38期】 MATLAB SSA-XGBOOST实现多分类预测,麻雀算法SSA优化XGBOOST模型超参数(多输入单输出数据)

简介: 【MATLAB第38期】 MATLAB SSA-XGBOOST实现多分类预测,麻雀算法SSA优化XGBOOST模型超参数(多输入单输出数据)

【MATLAB第38期】 MATLAB SSA-XGBOOST实现多分类预测,麻雀算法SSA优化XGBOOST模型超参数(多输入单输出数据)


在前面几期已更新XGBOOST安装教程,XGBOOST参数详细介绍,多输入单输出回归预测、多输入多输出回归预测以及多输入单输出二分类预测,本次介绍多输入单输出多分类预测。


一、效果展示


优化前

优化后


二、数据设置


357个样本,12输入,1输出

四分类标签【1-4】

70%训练,30%测试

数据不打乱(可选择打乱)


三、参数设置


1.XGBOOST默认参数


params.booster           = 'gbtree';
% params.objective         = 'binary:logistic';
params.objective         = 'reg:linear';
params.max_depth         = 5;
params.eta               = 0.1;
params.min_child_weight  = 1;
params.subsample         = 0.9;
params.colsample_bytree  = 1;
params.num_parallel_tree = 1;

2.待优化参数

num_trees = round(parameter(1, 1));
params.max_depth = round(parameter(1, 2));
params.eta = parameter(1, 3);
dim = 3;                            % 优化参数个数
lb  = [001, 001, 0.01];             % 优化参数目标下限(最大树节点,深度,学习率)
ub  = [ 50, 012,  0.1];             % 优化参数目标上限(最大树节点,深度,学习率)

3.SSA参数

pop = 5;                            % 种群数量
Max_iteration = 10;                 % 最大迭代次数


四、代码获取方式


后台私信回复“38”即可获取下载链接。


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