• 麻雀算法(SSA)优化xgboost的分类预测模型,多输入单输出模型,SSA-xgboost分类预测。


    %%  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

    %%  添加路径
    addpath('xgboost_toolbox\')

    %%  读取数据
    res = xlsread('数据集.xlsx');

    %% 划分训练集和测试集%
    num_dim = size(res, 2) - 1;               % 特征维度
    num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数(Excel最后一列放类别)

    P_train = res(1: 250, 1: 12)';
    T_train = res(1: 250, 13)';
    M = size(P_train, 2);

    P_test = res(251: end, 1: 12)';
    T_test = res(251: end, 13)';
    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 = T_train;
    t_test  = T_test ;

    %%  数据转置
    p_train = p_train'; p_test = p_test';
    t_train = t_train'; t_test = t_test';

    %%  参数设置
    fun = @getObjValue;                 % 目标函数
    dim = 3;                            % 优化参数个数
    lb  = [10, 001, 0.01];              % 优化参数目标下限(最大迭代次数,深度,学习率)
    ub  = [50, 012, 0.30];              % 优化参数目标上限(最大迭代次数,深度,学习率)
    pop = 5;                            % 麻雀数量
    Max_iteration = 20;                 % 最大迭代次数
    max_sort = 5;                       % 类别数目(标签应从1开始,到max_sort截止)
     

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_43916303/article/details/128138554