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🔥 内容介绍
在机器学习领域，回归预测是一种重要的任务，它可以用来预测连续型的输出变量。XGBoost是一种强大的机器学习算法，它在回归预测任务中表现出色。本文将介绍如何使用向量加权平均算法INFO来优化XGBoost，以实现更准确的数据回归预测。
XGBoost是一种基于梯度提升树的算法，它通过迭代地训练多个弱学习器，并将它们组合成一个强学习器。它在许多机器学习竞赛中取得了优异的成绩，并成为了业界常用的算法之一。然而，XGBoost在处理大规模数据集时可能会遇到一些挑战，例如训练时间长、内存占用高等问题。
为了解决这些问题，我们可以使用向量加权平均算法INFO来优化XGBoost。INFO算法是一种基于向量加权平均的集成学习算法，它可以将多个模型的预测结果进行加权平均，以得到更准确的预测结果。在XGBoost中，我们可以使用INFO算法来对多个XGBoost模型的预测结果进行加权平均，以提高回归预测的准确性。
具体而言，INFO算法可以通过以下步骤来优化XGBoost的回归预测：
- 数据集划分：将原始数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练多个XGBoost模型，而测试集用于评估模型的性能。
- 模型训练：使用训练集来训练多个XGBoost模型。可以通过调整模型的超参数来优化模型的性能。
- 预测结果融合：对于测试集中的每个样本，使用多个XGBoost模型进行预测，并将它们的预测结果进行加权平均。可以根据模型的性能和置信度来确定权重。
- 性能评估：使用加权平均后的预测结果来评估模型的性能。可以使用各种回归评估指标，如均方误差（MSE）和决定系数（R²）等。
📣 部分代码
function Yhat = xgboost_test(p_test, model)%% 读取模型h_booster_ptr = model.h_booster_ptr;%% 得到输入数据相关属性rows = uint64(size(p_test, 1));cols = uint64(size(p_test, 2));p_test = p_test'; %% 设置必要的指针h_test_ptr = libpointer;h_test_ptr_ptr = libpointer('voidPtrPtr', h_test_ptr);test_ptr = libpointer('singlePtr', single(p_test));calllib('xgboost', 'XGDMatrixCreateFromMat', test_ptr, rows, cols, model.missing, h_test_ptr_ptr);%% 预测out_len_ptr = libpointer('uint64Ptr', uint64(0));f = libpointer('singlePtr');f_ptr = libpointer('singlePtrPtr', f);calllib('xgboost', 'XGBoosterPredict', h_booster_ptr, h_test_ptr, int32(0), uint32(0), int32(0), out_len_ptr, f_ptr);%% 提取预测n_outputs = out_len_ptr.Value;setdatatype(f, 'singlePtr', n_outputs);%% 得到最终输出Yhat = double(f.Value);end⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 王计斌,魏东迎,孟维.基于XGBoost回归算法的基站覆盖范围的预测方法.CN202211074783.9[2023-10-01].
[2] 胡菥.基于xgboost回归算法的滴滴出行供求缺口预测[D].西南财经大学,2017.
[3] 李军刘霞陈梓锋冯星龙王永胜.基于Logistic回归和XGBoost算法构建急性膝关节周围多发损伤患者围手术期深静脉血栓形成风险的预测模型[J].国际外科学杂志, 2021, 048(006):371-377,封3.
[4] 王坤章,蒋书波,张豪,等.基于XGBoost的回归-分类-回归寿命预测模型[J].[2023-10-01].
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