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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。
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