高创新 | [24年新算法]NRBO-XGBoost回归+交叉验证基于牛顿拉夫逊优化算法-XGBoost多变量回归预测

高创新 | [24年新算法]NRBO-XGBoost回归+交叉验证基于牛顿拉夫逊优化算法-XGBoost多变量回归预测

预测效果

基本介绍

1.Matlab实现 [24年新算法]NRBO-XGBoost回归+交叉验证基于牛顿拉夫逊优化算法-XGBoost多变量回归预测；
2.运行环境为Matlab2021b；
3.data为数据集，excel数据，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；
main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE多指标评价；

程序设计

• 完整程序和数据获取方式私信回复：[24年新算法]NRBO-XGBoost回归+交叉验证基于牛顿拉夫逊优化算法-XGBoost多变量回归预测。

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行%% 导入数据
res=xlsread('data.xlsx');%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
%%  划分训练集和测试集
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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%%  优化算法参数设置

参考资料

[1]https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124443069?spm=1001.2014.3001.5501
[2]https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124443735?spm=1001.2014.3001.5501