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基于遺傳算法和隨機(jī)森林的XGBoost改進(jìn)方法

2021-04-26 | rar | 1.59 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

回歸預(yù)測是機(jī)器學(xué)習(xí)中重要的研究方向之一,有著廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域。為了進(jìn)一步提升回歸預(yù)測的精度,提出了基于遺傳算法與隨機(jī)森林的 Gboost改進(jìn)方法( GA Xgboost_RF)。首先利用遺傳算法( Genetic Algorithm,GA)良好的搜索能力和靈活性,以交叉驗(yàn)證平均得分為目標(biāo)函數(shù)值,對(duì) Gboost算法和隨機(jī)森林算法(Raηdoπ Forest,RF)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu),選出較好的參數(shù)集,分別建立 GA Xgboost和GARF模型。然后對(duì) GA Xgboost和GARF進(jìn)行變權(quán)組合,利用訓(xùn)練集的預(yù)測值與真實(shí)值的均方誤差為目標(biāo)函數(shù),使用遺傳算法確定模型的權(quán)重。在UCⅠ數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,與 Xgboost, RandomForest, GA Xgboost,GARF算法相比,在大部分?jǐn)?shù)據(jù)集上 Ga Xgboost RF方法的均方誤差、絕對(duì)誤差和擬合度均優(yōu)于單模型,其中在擬合度方面所提方法在不同數(shù)據(jù)集上提高了約0.01%~2.1%,是一種有效的回歸預(yù)測方法。

基于遺傳算法和隨機(jī)森林的XGBoost改進(jìn)方法

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