这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了多元分类预测 | Matlab 粒子群算法(PSO)优化xgboost的分类预测，多输入单输出模型。PSO-xgboost分类预测模型。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-541704.html
多元分类预测 | Matlab 粒子群算法(PSO)优化xgboost的分类预测，多输入单输出模型。PSO-xgboost分类预测模型
多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-541704.html
%----------到了这里，关于多元分类预测 | Matlab 粒子群算法(PSO)优化xgboost的分类预测，多输入单输出模型。PSO-xgboost分类预测模型的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
效果一览 文章概述 多元分类预测 | Matlab 灰狼算法(GWO)优化xgboost的分类预测模型，多特征输入模型，GWO-xgboost分类预测 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。
效果一览 文章概述 多元分类预测 | Matlab 麻雀算法(SSA)优化xgboost的分类预测，
效果一览 文章概述 多元回归预测 | Matlab基于基于粒子群算法优化深度置信网络(PSO-DBN)的数据回归预
效果一览 基本介绍 Matlab实现PSO-DBN粒子群优化深度置信网络多输入分类预测 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。 粒子群优化学习率、迭代次数和隐藏层单元
%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 tic %% 导入数据 P_train = xlsread(\\\'data\\\',\\\'training set\\\',\\\'B2：G191\\\')\\\'; T_train= xlsread(\\\'data\\\',\\\'training set\\\',\\\'H2：H191\\\')\\\';
效果一览 文章概述 多元回归预测 | Matlab灰狼算法(GWO)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测,GWO-XGBoost回归预测模型,多变量输入模型 评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2018版本及以上。 部分源码
分类效果 基本描述 1.分类预测 | Matlab实现WOA(海象)-XGboost分类【24年新算法】基于海象优化算法(WOA)优化XGBoost的数据分类预测。 2.自带数据，多输入，单输出，多分类。图很多，包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等 3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运
预测效果 基本介绍 1.Matlab实现PSO-LSSVM时间序列预测未来(粒子群优化最小二乘支持向量机，优化RBF核函数的gam和sig)； 2.运行环境Matlab2018及以上，data为数据集，单变量时间序列预测，运行主程序PSO_LSSVMTSF即可，其余为函数文件，无需运行； 3.递归预测未来数据，可以控制预测
效果一览 基本介绍 回归预测 | MATLAB实现PSO-DNN粒子群算法优化深度神经网络的数据多输入单输出回归预测 MATLAB实现PSO-DNN粒子群算法优化深度神经网络的数据多输入单输出回归预测（Matlab完整程序和数据） 输入7个特征，输出1个，即多输入单输出； 运行环境Matlab2018及以上,运
效果一览 基本介绍 回归预测 | MATLAB实现PSO-RBF粒子群优化算法优化径向基函数神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图），输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测； 多指标评价，代码质量极高；excel数据，方便替换，运行环境2018及以上。 评价指标MAE、
