怎样做淘宝客网站,网页设计素材及代码,关于建设俄语网站的稿子,上海频道做网站怎么样高创新 | [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 目录 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程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.Matlab实现 [24年新算…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 目录 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程序设计参考资料 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
resxlsread(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?spm1001.2014.3001.5501 [2]https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124443735?spm1001.2014.3001.5501
