基于麻雀搜索算法的Catboost分类预测优化及效果对比（含Matlab源码与数据）

简介：
本研究采用麻雀搜索算法优化Catboost模型进行分类预测，并与其他模型进行了效果对比分析。附有Matlab代码和数据集，便于复现实验结果。 1. 本项目使用Matlab实现SSA-Catboost麻雀搜索算法优化Catboost分类预测，并对比优化前后的效果。代码包含完整源码及数据集。 2. 输出结果包括对比图、混淆矩阵图以及预测准确率，运行环境为Matlab R2023及以上版本，需配置Python的Catboost库。 3. 项目特点：参数化编程设计使得参数易于调整；代码结构清晰且注释详尽便于理解与维护。 4. 面向对象：适合计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生在课程设计、期末作业及毕业设计中使用。 5. 创作者介绍：“机器学习之心”，博客专家认证，专注于机器学习领域文章撰写，在2023年被评为博客之星TOP50。主要研究方向为时序预测、回归分析、分类任务、聚类算法和降维技术等程序开发与案例解析。如有更多仿真源码或数据集需求可直接联系作者获取更多信息。 此项目旨在提供一个全面的学习资源，帮助学习者深入理解机器学习中的优化技术和模型应用实践。