基于遗传算法优化高斯过程回归的数据回归预测
资源描述
本仓库提供了一个基于遗传算法（GA）优化高斯过程回归（GA-GPR）的数据回归预测的MATLAB代码。该模型支持多变量输入，适用于各种数据回归预测任务。代码中包含了多种评价指标，如R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，帮助用户全面评估模型的性能。
主要特点
- 遗传算法优化：采用遗传算法对高斯过程回归模型进行优化，提升模型的预测精度。
- 多变量输入：支持多变量输入，适用于复杂的数据回归预测任务。
- 多种评价指标：提供R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等多种评价指标，全面评估模型性能。
- 高质量代码：代码结构清晰，注释详细，方便学习和替换数据。
使用说明
- 下载代码：从本仓库下载MATLAB代码文件。
- 准备数据：准备你的数据集，确保数据格式符合代码要求。
- 运行代码：在MATLAB环境中运行代码，进行数据回归预测。
- 评估模型：使用提供的评价指标评估模型的性能。
注意事项
- 请确保MATLAB环境已正确配置，并安装了必要的工具箱。
- 在替换数据时，请确保数据格式与代码要求一致。
贡献
欢迎对代码进行改进和优化，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。