分类预测 | Matlab实现GA-XGBoost遗传算法优化XGBoost的多特征分类预测

分类预测 | Matlab实现GA-XGBoost遗传算法优化XGBoost的多特征分类预测

效果一览

基本介绍

Matlab实现GA-XGBoost遗传算法优化XGBoost的多特征分类预测，输入多个特征，分四类。
XGBoost的核心算法思想基本就是：不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一个树，其实是学习一个新函数f(x)，去拟合上次预测的残差。当我们训练完成得到k棵树，我们要预测一个样本的分数，其实就是根据这个样本的特征，在每棵树中会落到对应的一个叶子节点，每个叶子节点就对应一个分数。最后只需要将每棵树对应的分数加起来就是该样本的预测值。

程序设计

• 完整程序和数据下载：Matlab实现GA-XGBoost遗传算法优化XGBoost的多特征分类预测

%%  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%%  读取数据
res = xlsread('data.xlsx');%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
flag_conusion = 1;                        % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);           % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1);                    % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size);         % 得到该类别的训练样本个数P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';%%  得到训练集和测试样本个数
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 = T_train;
t_test  = T_test;%%  数据转置
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';%%  参数设置
fun = @getObjValue;                 % 目标函数
dim = 3;                            % 优化参数个数
lb  = [001, 001, 0.01];             % 优化参数目标下限（最大迭代次数，深度，学习率）
ub  = [ 50, 012,  0.1];             % 优化参数目标上限（最大迭代次数，深度，学习率）

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502