【24年最新算法】首发CPO-XGBoost回归+交叉验证 基于冠豪猪优化算法-XGBoost多变量回归预测

✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍CPO-XGBoost 回归是将冠豪猪优化算法CPO与 XGBoost 相结合用于多变量回归预测的方法交叉验证用于评估模型性能其背景原理如下冠豪猪优化算法CPO灵感来源CPO 是一种新型群体智能算法灵感源于豪猪的防御机制。豪猪遇威胁时会有多种防御行为如用刺抵御并后退、与其他豪猪协作、随机摆尾或刺击、主动进攻或逃离等。CPO 将这些行为抽象为搜索过程中的算子以此兼顾全局探索与局部开发。算法步骤首先在指定范围内随机生成种群并计算初始适应度。然后通过多重防御机制更新个体前两种防御机制用于初期探索个体随机与最优解或随机个体交互后两种用于后期开发或逃离局部最优通过指数或正态随机扰动增强搜索多样性。每次迭代后更新全局最优解对比个体当前解与历史最优解并保留较优者同时根据特定公式动态调整种群规模达到最大迭代次数后输出最优解。XGBoost 回归模型XGBoost 是梯度提升树模型的经典代表具有强大的非线性拟合能力。它通过迭代地训练决策树不断减少预测误差在各类回归任务中表现优异。但 XGBoost 的性能对超参数较为敏感如树的数量、最大深度等合适的超参数能显著提升模型的泛化能力和预测精度。CPO 优化 XGBoost 原理将 CPO 应用于 XGBoost是利用 CPO 的优化能力对 XGBoost 的超参数进行寻优。先定义一个目标函数通常以交叉验证得分来衡量模型表现如使用均方误差MSE作为评价指标。然后 CPO 设置初始种群规模、搜索范围等参数种群中的每个个体代表一组可能的 XGBoost 超参数配置。通过 CPO 算法的迭代优化寻找使目标函数值最优的超参数组合从而提高 XGBoost 模型的预测准确性和泛化能力。交叉验证在 CPO-XGBoost 回归模型中交叉验证用于评估模型性能和选择最优超参数。通常采用 K 折交叉验证将数据集划分为 K 个互不相交的子集每次用 K-1 个子集作为训练集训练模型剩余 1 个子集作为验证集测试模型性能重复 K 次最后将 K 次验证结果平均得到模型的评估指标以此更可靠地评估模型性能减少过拟合风险。⛳️ 运行结果 部分代码% Source codes demo version 1.1%__________________________________________________________________% Chinese pangolin optimizer (CPO)% Developed in MATLAB R2021b% programmer: Zhiqing GUO% E-mail: mathgzqgmail.com% Paper:% Zhiqing GUO, Guangwei LIU, Feng JIANG, and Wei LIU% Chinese Pangolin Optimizer: A new bio-inspired metaheuristic algorithm%__________________________________________________________________function [Manis_score,Manis_pos,Convergence_curve]CPO(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)tic;Manis_poszeros(1,dim);Manis_scoreinf;Ant_poszeros(1,dim);Ant_scoreinf;%Initialize the positions of search agentsPositionsinitialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);Convergence_curvezeros(1,Max_iter);t1;while tMax_iterfor i1:size(Positions,1)% boundary checkingFlag4ubPositions(i,:)ub;Flag4lbPositions(i,:)lb;Positions(i,:)(Positions(i,:).*(~(Flag4ubFlag4lb)))ub.*Flag4ublb.*Flag4lb;% Calculate objective function for each search agentfitnessfobj(Positions(i,:));% Update the location of Manis pentadactylaif fitnessManis_scoreManis_scorefitness; % Update Manis PentadactylaManis_posPositions(i,:);endif fitnessManis_score fitnessAnt_scoreAnt_scorefitness; % Update AntAnt_posPositions(i,:);endend% Aroma concentration factorMM Aroma_concentration(Max_iter);% Eq.(9) - Eq.(14)CmMM(randperm(Max_iter));% Rapid decrease factorC1 2-t*((2)/Max_iter);% Eq.(28)% Aroma trajectory factora Aroma_trajectory(dim,0.3);% Eq.(21) and Eq.(22)% Levy step lengthLevy_Step_length Levy(dim);% Eq.(29) and Eq.(30)for i1:size(Positions,1)for j1:size(Positions,2)% Fatigue index factorFatigue log(((t*pi)/Max_iter)1);% Eq.(25)% Energy correction factorlamda 0.1*rand();VO2 0.2*rand();% Energy consumption factorE exp(-lamda*VO2*t*(1 Fatigue));% Eq.(24)% Energy fluctuation factorA1 2*E*rand()-E; %Eq.(23)l randi([1, Max_iter]);r3 rand();%% Luring behaviorif Cm(l)0.9 r30.6%% Attraction and Capture StageD_ant abs(a*Ant_pos(j)-Manis_pos(j));% Eq.(19)New_Ant_pos Ant_pos(j)-A1*D_ant;% Eq.(20)%% Movement and Feeding StageD_manis abs((C1*New_Ant_pos-Positions(i,j)))Levy_Step_length(j)*(1-t/Max_iter);% Eq.(26)New_Manis_pos Positions(i,j) Manis_pos(j)-A1*D_manis;% Eq.(27)Positions(i,j) (New_Manis_posNew_Ant_pos)/2;%% Predation behaviorelseif Cm(l)0.9 || r30.5%% Search and Localization Stageif Cm(l)0 Cm(l)0.2D_manis abs(Levy_Step_length(j)*Manis_pos(j)-Positions(i,j));% Eq.(31)New_Manis_pos C1*Positions(i,j) A1*abs(Manis_pos(j)-Levy_Step_length(j)*D_manis);% Eq.(32)%% Rapid Approach Stageelseif Cm(l)0.2 Cm(l)0.6D_manis abs(a*Manis_pos(j)-Positions(i,j));% Eq.(33)New_Manis_pos a*Positions(i,j)A1*abs(Manis_pos(j)-exp(-a).*sin(Levy_Step_length(j).*pi)*D_manis);% Eq.(34)%% Digging and Feeding Stageelseif Cm(l)0.6D_manis abs(C1*Manis_pos(j)-Positions(i,j));% Eq.(35)New_Manis_pos C1*Positions(i,j) A1*abs(Manis_pos(j)-D_manis);% Eq.(36)endPositions(i,j) New_Manis_pos;endendend%----------------------------------------------------------------------if mod(t,100)0display([At iteration , num2str(t), the best solution fitness is , num2str(Manis_score)]);endConvergence_curve(t)Manis_score; tt1;end 参考文献往期回顾扫扫下方二维码- END -