会唐网做网站,上海cms模板建站,商业网站排名,保定清苑城市建设网站说明#xff1a;这是一个机器学习实战项目#xff08;附带数据代码文档#xff09;#xff0c;如需数据代码文档可以直接到文章最后关注获取 或者私信获取。 1.项目背景
随着大数据和人工智能技术的快速发展#xff0c;回归预测在金融、气象、能源等多个领域中扮演着至关…说明这是一个机器学习实战项目附带数据代码文档如需数据代码文档可以直接到文章最后关注获取 或者私信获取。 1.项目背景
随着大数据和人工智能技术的快速发展回归预测在金融、气象、能源等多个领域中扮演着至关重要的角色。渐进梯度回归树Gradient Boosted Regression Trees, GBRT作为一种高效的集成学习方法因其在处理非线性关系和高维数据时的优异表现而被广泛应用。然而GBRT的性能在很大程度上依赖于其超参数的选择传统的网格搜索和随机搜索方法在高维空间中效率较低难以找到最优解。鹅优化算法GOOSE Algorithm, GO作为一种新兴的群体智能优化算法具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点能够有效提升模型优化效率。本项目旨在利用GO算法对GBRT模型的超参数进行优化以提升回归预测的精度和稳定性为复杂回归问题提供更加高效的解决方案。
本项目通过Python实现GO鹅优化算法优化GBRT渐进梯度回归树回归模型项目实战。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)数据项统计如下 编号 变量名称 描述 1 x1 2 x2 3 x3 4 x4 5 x5 6 x6 7 x7 8 x8 9 x9 10 x10 11 y 因变量
数据详情如下(部分展示) 3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据 关键代码 3.2数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息 从上图可以看到总共有11个变量数据中无缺失值共2000条数据。
关键代码 3.3数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。 关键代码如下 4.探索性数据分析
4.1 y变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图 4.2 相关性分析 从上图中可以看到数值越大相关性越强正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下 5.2 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分关键代码如下 5.3 数据归一化
数据归一化关键代码如下 6.构建GO鹅优化算法优化GBRT渐进梯度回归树回归模型
主要使用通过GO鹅优化算法优化GBRT渐进梯度回归树回归模型用于目标回归。
6.1 GO鹅优化算法寻找最优参数值
最优参数值 6.2 最优参数构建模型 编号 模型名称 参数 1 GBRT渐进梯度回归树回归模型 n_estimatorsbest_n_estimators 2 max_depthbest_max_depth 3 min_samples_splitbest_min_samples_split 7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。 模型名称 指标名称 指标值 测试集 GBRT渐进梯度回归树回归模型 R方 0.8255 均方误差 0.004 解释方差分 0.8265 绝对误差 0.0492
从上表可以看出R方分值为0.8255说明模型效果比较好。
关键代码如下 7.2 真实值与预测值对比图 从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致模型效果良好。
8.结论与展望
综上所述本文采用了Python实现GO鹅优化算法优化GBRT渐进梯度回归树回归模型项目实战最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。
