基于MLP-XGBoost的多输入单输出组合回归预测模型 python代码

将两个不同的回归模型（MLP和XGBoost）结合起来，通过加权组合它们的预测结果，以期望获得更好的性能。

这种方法的特点和创新点在于：

模型多样性：组合了两个不同类型的回归模型（神经网络和梯度提升树），这增加了模型多样性。

不同类型的模型可能在不同方面具有优势，因此组合它们可以平衡各自的弱点。

模型融合：通过组合多个模型，可以充分利用它们的优点，减弱它们的缺点。

这种融合可以提高模型的稳定性和鲁棒性。

权重调整：模型的预测结果采用了权重调整，这意味着在组合中，每个模型的贡献可以根据其性能进行调整。

这样，性能较好的模型可以在组合中占据更大的比重，从而提高整体性能。

可解释性：通过特征重要性图表，可以可视化展示每个特征对最终模型的贡献程度，这有助于理解模型的工作原理。

tips:仅包含模型代码

模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果

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