企业官网建设流程全解析

猎头做单的网站,wordpress的安装步骤,公司宣传一般建的是网页还是网站,vs2010做网站NGO-XGBoost回归,基于北方苍鹰算法(NGO)优化XGBoost的数据回归预测#xff0c;多变量输入单输入#xff0c;Matlab适合小白新手 程序已经调试好#xff0c;无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上 2、评价指标包括:R2、MA…NGO-XGBoost回归,基于北方苍鹰算法(NGO)优化XGBoost的数据回归预测多变量输入单输入Matlab适合小白新手 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 1、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、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 5、 保证源程序运行最近在研究数据回归预测的时候发现了一个超棒的组合——基于北方苍鹰算法NGO优化XGBoost的回归模型而且用Matlab实现对小白新手极其友好。今天就来和大家分享一下这个有趣的项目。运行环境这里要求Matlab版本为2018b及其以上。为啥呢其实新版本往往修复了不少老版本的bug并且在性能上有一定提升对新算法和函数的支持也更友好。所以大家要是还没升级的话不妨升一下级哦。评价指标这个项目用到的评价指标有R2、MAE、MSE、RMSE等。这些指标在评估回归模型性能时非常重要。R2决定系数它衡量的是模型对数据的拟合优度取值范围在0到1之间越接近1表示模型拟合效果越好。可以简单理解为它告诉我们模型能解释数据波动的比例。MAE平均绝对误差计算预测值与真实值之间误差的绝对值的平均值它能直观地反映预测值与真实值之间的平均误差大小。MSE均方误差计算预测值与真实值之间误差的平方的平均值因为对误差进行了平方所以它对较大的误差更为敏感。RMSE均方根误差就是MSE的平方根它和MAE类似但由于对误差进行了平方再开方同样对大误差更敏感而且和预测值的单位相同便于理解误差的实际大小。代码部分与分析下面来看部分核心代码及分析这里就以数据读取和XGBoost模型训练为例实际完整代码需根据数据集和具体需求调整。% 读取数据这里假设数据保存在excel文件中文件名为data.xlsx data readtable(data.xlsx); % 将表格数据转换为数值矩阵方便后续处理 dataMatrix table2array(data); % 提取自变量多变量输入和因变量单输出 X dataMatrix(:, 1:end - 1); % 假设最后一列是因变量前面的列为自变量 Y dataMatrix(:, end); % 划分训练集和测试集这里采用70%的数据作为训练集30%作为测试集 cv cvpartition(Y, HoldOut, 0.3); trainIndex training(cv); testIndex test(cv); X_train X(trainIndex, :); Y_train Y(trainIndex); X_test X(testIndex, :); Y_test Y(testIndex); % 训练XGBoost回归模型 model TreeBagger(100, X_train, Y_train, Method, regression);在这段代码里readtable函数用于读取excel文件的数据Matlab对表格数据的处理很方便table格式能很好地保存不同类型的数据。table2array将表格数据转换为数值矩阵因为后续很多算法操作需要数值矩阵格式的数据。通过索引的方式提取自变量X和因变量Y这种方式很直观只要明确数据的排列方式就行。cvpartition函数用来划分训练集和测试集HoldOut方法简单直接按照设定的比例划分数据这里70%的数据用于训练模型30%用于测试模型性能。最后使用TreeBagger训练XGBoost回归模型这里设置了100棵树Method,regression表明这是一个回归模型。数据集与程序运行这个项目已经把程序调试好了大家只要替换数据集就可以运行。数据格式是excel非常方便获取和整理。测试数据集也包含在源程序里直接运行源程序把自己的数据替换进去就能用真的是新手小白的福音。而且代码里中文注释清晰质量极高在运行过程中要是遇到什么问题看看注释说不定就能解决啦。总之这个基于NGO - XGBoost的回归预测项目从运行环境、评价指标到代码实现以及数据集使用都为新手考虑得很周到。希望大家能通过这个项目对数据回归预测有更深入的了解赶紧动手试试吧