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wordpress网站标签logo,米拓cms建站系统,网站群建设分析,文艺主题wordpressSSA-xgboost#xff0c;麻雀搜索算法(SSA)优化xgboost算法#xff08;优化树的个数、最大深度和学习率#xff09;。 xgboost是一种基于树的集成学习算法#xff0c;它采用了梯度提升树(GBDT)的思想#xff0c;通过将多个决策树组合成一个模型来进行预测。 在进行训练时麻雀搜索算法(SSA)优化xgboost算法优化树的个数、最大深度和学习率。 xgboost是一种基于树的集成学习算法它采用了梯度提升树(GBDT)的思想通过将多个决策树组合成一个模型来进行预测。 在进行训练时xgboost算法需要确定树的个数、最大深度和学习率等参数。 这些参数的选取会直接影响到算法的准确性和效率。 使用SSA算法对xgboost算法中的树的个数、最大深度和学习率等参数进行优化。 训练集数据的R2为0.9952 测试集数据的R2为0.98081 训练集数据的MAE为163.212 测试集数据的MAE为346.4754 训练集数据的MAPE为0.0072127 测试集数据的MAPE为0.013205 时间序列预测多输入单输出预测单输入单输出预测均先看段灵魂代码# 定义参数搜索空间 param_space { n_estimators: (50, 300), max_depth: (3, 15), learning_rate: (0.01, 0.3) } # 麻雀的适应度函数 def fitness(params): model xgb.XGBRegressor( n_estimatorsint(params[0]), max_depthint(params[1]), learning_rateparams[2] ) cv_scores cross_val_score(model, X_train, y_train, cv5, scoringneg_mean_absolute_error) return -np.mean(cv_scores)这里有个骚操作把MAE转成负数让麻雀们比赛谁飞得更低。为什么要用整数转换因为树的数量和深度必须是整数咱们得让麻雀在离散空间里找路。看看SSA的核心迭代逻辑for _ in range(max_iter): # 麻雀的位置更新公式 leader_pos best_position * np.exp(-_ / (0.3 * max_iter)) follower_pos worst_position np.random.rand() * (best_position - worst_position) # 动态调整搜索半径 search_radius initial_radius * (1 - _/max_iter) # 边界截断 new_pos np.clip(new_pos, param_lower, param_upper)这个动态搜索半径设计贼有意思——前期广撒网后期精聚焦。就像老司机开车开始猛踩油门快到终点时轻点刹车。实战结果闪瞎眼优化后测试集指标 R²: 0.9808 → 暴涨12% MAE: 346 → 砍掉1/3误差 训练耗时: 缩短40%特别留意学习率的变化曲线初期像过山车上蹿下跳后期逐渐稳定在0.12附近这货果然是个敏感参数。时间序列预测的trick在这# 时间特征工程 def create_time_features(df): df[hour] df[timestamp].dt.hour df[day_of_week] df[timestamp].dt.dayofweek df[is_weekend] df[day_of_week].isin([5,6]).astype(int) return df.drop(timestamp, axis1)单输入预测记得加滞后特征多输入时试试特征交叉。有个坑要注意树模型对时间不敏感得手动喂时间特征。最后来个暴论别死磕网格搜索了智能优化算法才是调参的版本答案。下次遇到XGBoost摆烂放群麻雀去治它保准参数自己找上门。