SSA-xgboost，麻雀搜索算法(SSA)优化xgboost算法（优化树的个数、最大深度和学习率）。

xgboost是一种基于树的集成学习算法，它采用了梯度提升树(GBDT)的思想，通过将多个决策树组合成一个模型来进行预测。

在进行训练时，xgboost算法需要确定树的个数、最大深度和学习率等参数。

这些参数的选取会直接影响到算法的准确性和效率。

使用SSA算法对xgboost算法中的树的个数、最大深度和学习率等参数进行优化。

训练集数据的R2为：0.9952

测试集数据的R2为：0.98081

训练集数据的MAE为：163.212

测试集数据的MAE为：346.4754

训练集数据的MAPE为：0.0072127

测试集数据的MAPE为：0.013205

时间序列预测，多输入单输出预测，单输入单输出预测均

ID:6669

详询客服 微信shujuqudong1 或shujuqudong6 或 qq68823886 或 27699885

图文详情请查看： http://matup.cn/746197521106.html