MSIMAP-XGBoost的参数优化与模型预测Python代码

MPA 算法是 2020 年由 Faramarzi 等提出的模拟海洋捕猎行为的元启发式算法，该算法的灵感来自于海洋捕食者和猎物的运动方式。

改进点一：将混沌映射与对立学习策略相结合，在保证遍历性和随机性的同时，生成高质量的初始猎物种群。

改进点二：引入自适应t分布变异算子更新种群，增加种群多样性，避免陷入局部最优。

改进点三：对更新后的种群，按照适应度分为精英组和学习组，学习组向精英组猎物的平均维度进行学习，精英组内的猎物相互维度学习，进一步提高种群质量和搜索精度。

优化参数：

xgboost_params = {

‘learning_rate’ ,

‘n_estimators’,

‘reg_lambda’}

ID:8969

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