阿基米德算法优化XGBoost回归预测模型
资源描述
本仓库提供了一个基于阿基米德算法（AOA）优化的极限梯度提升树（XGBoost）回归预测模型。该模型适用于多变量输入的回归预测任务，并包含了多种评价指标，如R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量极高，方便用户学习和替换数据。
模型特点
- 阿基米德算法优化：采用阿基米德算法对XGBoost模型进行优化，提升模型的预测性能。
- 多变量输入：支持多变量输入，适用于复杂的回归预测任务。
- 丰富的评价指标：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，易于理解和修改。
使用说明
- 数据准备：将你的数据准备好，确保数据格式符合模型的输入要求。
- 模型训练：运行训练脚本，模型将自动进行训练并输出预测结果。
- 评价指标：训练完成后，模型会自动计算并输出多种评价指标，帮助你评估模型的性能。
- 数据替换：如果你有新的数据集，可以方便地替换原有数据，重新训练模型。
依赖环境
- Python 3.x
- XGBoost
- NumPy
- Pandas
- Scikit-learn
贡献
欢迎大家提出改进建议或提交Pull Request，共同完善这个模型。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。