网络平台指网站 建设项目所在地ui设计的定义

网络平台指网站 建设项目所在地,ui设计的定义,做网站内容都有哪些,wordpress 个人介绍【24年最新算法】NRBO-XGboost回归交叉验证 你就是第一个人使用 基于牛顿-拉夫逊优化算法(NRBO)优化XGBoost的数据回归预测(可更换为分类/单变量和多变量时序预测#xff0c;前私)#xff0c;Matlab代码#xff0c;可直接运行#xff0c;适合小白新手 牛顿-拉夫逊优化算法…【24年最新算法】NRBO-XGboost回归交叉验证 你就是第一个人使用 基于牛顿-拉夫逊优化算法(NRBO)优化XGBoost的数据回归预测(可更换为分类/单变量和多变量时序预测前私)Matlab代码可直接运行适合小白新手 牛顿-拉夫逊优化算法Newton-Raphson-based optimizerNRBO受到Newton-Raphson方法的启发。 它使用两个规则来探索整个搜索过程Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO)并使用几组矩阵来进一步探索最佳结果。 该成果于2024年2月发表在中科院2区topSCI期刊 采用五折交叉验证(可修改折数1-10)一定程度抑制了过拟合的发生。 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel XGBoost可以更换为RF,SVM,BP,LSTM等 NRBO可以更换为TTAOCPO,PO,ZOA,RIME等 、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上 、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等图很多符合您的需要 、代码中文注释清晰质量极高 、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 适合新手小白 、 注保证源程序运行 代码只是个工具无法替换数据就达到你想要的效果考虑好再最近在研究回归预测的时候发现了一个挺有意思的算法——NRBO-XGBoost。这个算法结合了牛顿-拉夫逊优化算法NRBO和XGBoost听起来就有点高大上但实际用起来还挺顺手的。今天就来聊聊这个算法的实现顺便分享一些代码和分析。首先NRBO这个优化算法是受到牛顿-拉夫逊方法的启发主要用了两个规则Newton-Raphson搜索规则NRSR和陷阱避免算子TAO。简单来说NRBO通过这两个规则来探索搜索空间避免陷入局部最优从而找到更好的解。而XGBoost呢大家都知道是个非常强大的机器学习算法尤其在回归和分类任务上表现优异。接下来我们来看看如何在Matlab中实现这个NRBO-XGBoost算法。代码已经调试好了直接运行就行适合新手小白。% 加载数据 data readtable(your_data.xlsx); X data{:, 1:end-1}; % 特征 Y data{:, end}; % 标签 % 五折交叉验证 cv cvpartition(size(X, 1), KFold, 5); % 初始化评价指标 R2 zeros(cv.NumTestSets, 1); MAE zeros(cv.NumTestSets, 1); MSE zeros(cv.NumTestSets, 1); RMSE zeros(cv.NumTestSets, 1); % 交叉验证循环 for i 1:cv.NumTestSets % 划分训练集和测试集 trainIdx cv.training(i); testIdx cv.test(i); X_train X(trainIdx, :); Y_train Y(trainIdx, :); X_test X(testIdx, :); Y_test Y(testIdx, :); % NRBO优化XGBoost model nrbo_xgboost(X_train, Y_train); % 预测 Y_pred predict(model, X_test); % 计算评价指标 R2(i) calculate_R2(Y_test, Y_pred); MAE(i) calculate_MAE(Y_test, Y_pred); MSE(i) calculate_MSE(Y_test, Y_pred); RMSE(i) calculate_RMSE(Y_test, Y_pred); end % 输出平均评价指标 fprintf(平均R2: %.4f\n, mean(R2)); fprintf(平均MAE: %.4f\n, mean(MAE)); fprintf(平均MSE: %.4f\n, mean(MSE)); fprintf(平均RMSE: %.4f\n, mean(RMSE));这段代码的核心部分就是NRBO优化XGBoost的过程。nrboxgboost函数是NRBO优化XGBoost的实现具体细节可以参考相关文献。calculateR2、calculateMAE、calculateMSE和calculate_RMSE是计算评价指标的函数具体实现可以根据需要自行编写。代码中使用了五折交叉验证这样可以有效抑制过拟合的发生。当然你也可以根据需要修改折数比如改成十折交叉验证。最后代码的输出是平均的R2、MAE、MSE和RMSE这些指标可以帮助我们评估模型的性能。如果你有更多的需求比如绘制预测结果的图表也可以在代码中添加相应的绘图函数。总的来说NRBO-XGBoost这个算法在回归预测任务上表现不错尤其是结合了NRBO的优化能力能够进一步提升XGBoost的性能。如果你手头有合适的数据集不妨试试这个算法看看效果如何。好了今天就聊到这里希望对大家有所帮助。如果有任何问题欢迎在评论区留言讨论。