资料介绍
回归预测是机器学习中重要的研究方向之一,有着广阔的应用领域。为了进一步提升回归预测的精度,提出了基于遗传算法与随机森林的 Gboost改进方法( GA Xgboost_RF)。首先利用遗传算法( Genetic Algorithm,GA)良好的搜索能力和灵活性,以交叉验证平均得分为目标函数值,对 Gboost算法和随机森林算法(Raηdoπ Forest,RF)的参数进行调优,选出较好的参数集,分别建立 GA Xgboost和GARF模型。然后对 GA Xgboost和GARF进行变权组合,利用训练集的预测值与真实值的均方误差为目标函数,使用遗传算法确定模型的权重。在UCⅠ数据集上进行了实验,结果表明,与 Xgboost, RandomForest, GA Xgboost,GARF算法相比,在大部分数据集上 Ga Xgboost RF方法的均方误差、绝对误差和拟合度均优于单模型,其中在拟合度方面所提方法在不同数据集上提高了约0.01%~2.1%,是一种有效的回归预测方法。
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