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基于龙格库塔优化的XGBoost回归预测(Matlab完整源码和数据)

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简介：
本项目采用改进的龙格库塔算法优化XGBoost模型，用于回归预测任务。提供详尽的Matlab源代码及实验数据，适用于研究与教学。 RUN-XGBOOST龙格库塔优化XGBoost回归预测（Matlab完整源码和数据） 自带Excel数据，直接在Excel中替换数据即可运行，适合新手使用。 支持多输入单输出的回归预测任务。 用户只需替换数据就能开始使用。要求运行环境为MATLAB 2018及以上版本。

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  • 基于龙格库塔优化的XGBoost回归预测(Matlab完整源码和数据)
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    本项目采用改进的龙格库塔算法优化XGBoost模型，用于回归预测任务。提供详尽的Matlab源代码及实验数据，适用于研究与教学。 RUN-XGBOOST龙格库塔优化XGBoost回归预测（Matlab完整源码和数据） 自带Excel数据，直接在Excel中替换数据即可运行，适合新手使用。 支持多输入单输出的回归预测任务。 用户只需替换数据就能开始使用。要求运行环境为MATLAB 2018及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的SSA-XGBoost多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB实现SSA-XGBoost模型，用于多输入变量的回归预测分析，并提供完整代码与数据集供研究参考。 MATLAB实现SSA-XGBoost多输入回归预测（完整源码和数据）。使用麻雀算法优化XGBoost模型，处理的数据为具有7个特征的多输入回归类型，并输出一个变量。如果遇到程序乱码问题，请用记事本打开并复制到你的文件中解决。运行环境要求MATLAB2018b及以上版本。
     
  • 基于TSO-XGBoost金枪鱼算法优化XGBoost的多输入单输出数据回归预测及其Matlab实现（含完整源码和数据）
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    本研究提出了一种结合TSO-XGBoost算法的优化模型，用于提高多输入单输出数据集上的回归预测精度，并提供了详细的MATLAB代码与测试数据。 Matlab实现基于TSO-XGBoost金枪鱼算法优化XGBoost多输入单输出数据回归预测。本项目包括完整的源码和Excel格式的数据文件，方便用户替换数据进行实验。程序出现乱码时可以尝试用txt打开并复制到你的工作环境中。该模型使用7个特征作为输入，预测一个变量的值，并通过金枪鱼算法优化XGBoost的关键参数（最大迭代次数、深度、学习率）。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSEP和MAPE等，便于用户进行性能评估与数据替换实验。
     
  • MATLAB中的XGBoost：多输入单输出回归预测（含完整源码和数据）
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    本项目展示了如何在MATLAB中使用XGBoost进行多输入单输出的回归预测。包含详尽代码及所需数据，适合初学者快速上手实践。 回归预测 | MATLAB实现XGBoost多输入单输出（完整源码和数据）。适用于MATLAB2018b及以上版本。
     
  • 基于Matlab的XGBoost数据分类预测（含完整源码及数据）
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    本项目利用Matlab实现XGBoost算法进行高效的数据分类与预测，包含详尽注释的源代码和训练数据集，适合机器学习爱好者研究与实践。 多元分类预测使用Matlab中的xgboost（XGBOOST）进行数据分类预测，适用于多特征输入模型的二分类及多分类任务。程序内注释详细，可以直接替换数据后运行。该程序可以生成分类效果图以及混淆矩阵图。
     
  • 改进的XGBoost分类预测通过DBO-XGBoost蜣螂优化算法（含Matlab完整源码和数据）
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    本研究提出了一种基于DBO-XGBoost蜣螂优化算法改进的XGBoost分类预测模型，提供包含Matlab完整源码及数据集。 1. 本段落介绍如何使用Matlab实现DBO-XGBoost蜣螂优化算法来优化XGBoost分类预测，并提供完整的源码和数据。 2. 输出包括对比图、混淆矩阵图以及预测准确率，要求运行环境为Matlab2023及以上版本。 3. 代码特点：采用参数化编程方式，便于调整参数；程序结构清晰且注释详尽。 4. 面向对象：适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业学生的课程设计、期末作业和毕业项目。 5. 作者简介：该博主在博客专家认证中被评为机器学习领域创作者，并位列2023年博客之星TOP50。其主要工作内容涉及机器学习与深度学习中的时序分析、回归预测、分类算法、聚类及降维等领域，致力于提供程序设计和案例研究的指导。作者在Matlab和Python算法仿真方面拥有八年的工作经验，有更多需求可直接联系博主获取相关资源和服务。
     
  • 基于GPR的多变量数据回归预测（含Matlab代码及完整源码和数据）
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    本项目提供了一种利用地质雷达(GPR)技术进行多变量数据分析与回归预测的方法，并附有详细的MATLAB代码、完整源码以及所需数据集，适用于科研和工程应用。 基于高斯过程回归（GPR）的数据回归预测方法使用了多变量输入模型的Matlab代码及完整源码与数据集。评价指标包括：R²、MAE、MSE以及RMSE等，该代码质量优良且易于学习和替换数据。
     
  • 基于Matlab的SSA-XGBoost：麻雀算法优化XGBoost的多特征分类预测（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与XGBoost模型的创新方法SSA-XGBoost，用于提升多特征分类预测性能。文中提供了完整的Matlab代码和相关数据集，方便读者复现实验结果。 Matlab实现SSA-XGBoost麻雀算法优化XGBoost的多特征分类预测（完整源码和数据）。该数据用于多特征分类预测，输入12个特征，输出四个类别。运行环境为MATLAB 2018b及以上版本，程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以用记事本打开并复制到你的文件中解决此问题。
     
  • 基于向量加权优化的极限学习机(INFO-ELM)回归预测(Matlab完整源码及数据)
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    本项目介绍一种改进的极限学习机算法（INFO-ELM），用于提高回归预测精度。通过Matlab实现，并提供完整代码和测试数据，方便研究与应用。 Matlab 向量加权优化算法用于优化极限学习机(INFO-ELM)的回归预测参数，这些参数包括权值和阈值。该程序使用Excel数据进行多输入单输出的回归预测，并可以直接替换数据以实现功能。确保提供的代码能够正常运行。