灰狼算法优化XGBoost回归预测模型
简介
本仓库提供了一个基于灰狼算法（GWO）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场景，并提供了多种评价指标，包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量极高，方便学习和替换数据。
模型特点
- 灰狼算法优化：使用灰狼算法（GWO）对XGBoost的超参数进行优化，提升模型性能。
- 多变量输入：支持多变量输入，适用于复杂的数据集。
- 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，易于理解和修改。
使用方法
- 数据准备：将你的数据集准备好，确保数据格式符合模型的输入要求。
- 模型训练：运行代码进行模型训练，GWO算法将自动优化XGBoost的超参数。
- 模型评估：使用提供的评价指标对模型进行评估，查看模型的性能表现。
- 模型应用：根据需要替换数据或调整参数，进一步优化模型。
评价指标
- R2：决定系数，衡量模型对数据的拟合程度。
- MAE：平均绝对误差，衡量预测值与实际值之间的平均误差。
- MSE：均方误差，衡量预测值与实际值之间的平方误差。
- RMSE：均方根误差，MSE的平方根，衡量预测值与实际值之间的标准误差。
- MAPE：平均绝对百分比误差，衡量预测值与实际值之间的百分比误差。
注意事项
- 确保数据集的质量和完整性，避免数据缺失或异常值对模型性能的影响。
- 根据实际需求调整GWO算法的参数，以获得最佳的优化效果。
- 在实际应用中，建议进行交叉验证以进一步评估模型的泛化能力。
贡献
欢迎大家提出改进建议或贡献代码，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。