遗传算法优化gbdt的代码

以下是使用遗传算法优化GBDT的示例代码，其中使用了Python的scikit-learn和DEAP库：

import random
import numpy as np
from deap import algorithms, base, creator, tools
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 定义遗传算法参数
POPULATION_SIZE = 50
P_CROSSOVER = 0.9
P_MUTATION = 0.1
MAX_GENERATIONS = 50
HALL_OF_FAME_SIZE = 5
RANDOM_SEED = 42
NUM_ATTRIBUTES = 10

# 设置随机种子
random.seed(RANDOM_SEED)

# 创建适应度和个体类
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin)

# 初始化工具箱
toolbox = base.Toolbox()

# 定义属性生成函数
toolbox.register("attr_float", random.uniform, 0, 1)

# 定义个体生成函数
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, NUM_ATTRIBUTES)

# 定义种群生成函数
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

# 定义评估函数
def evaluate(individual):
    # 将属性转换为GBDT参数
    params = {
        'n_estimators': int(individual[0] * 1000) + 100,
        'max_depth': int(individual[1] * 5) + 1,
        'min_samples_split': int(individual[2] * 10) + 2,
        'learning_rate': individual[3] * 0.1 + 0.01,
        'loss': 'ls',
        'subsample': individual[4] * 0.5 + 0.5,
        'max_features': None,
        'random_state': 42
    }
    # 训练GBDT并计算MSE
    X_train = np.random.rand(100, NUM_ATTRIBUTES)
    y_train = np.random.rand(100)
    X_test = np.random.rand(50, NUM_ATTRIBUTES)
    y_test = np.random.rand(50)
    clf = GradientBoostingRegressor(**params)
    clf.fit(X_train, y_train)
    y_pred = clf.predict(X_test)
    mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
    return mse,

# 注册评估函数
toolbox.register("evaluate", evaluate)

# 注册交叉函数
toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5)

# 注册变异函数
toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=0.1, indpb=0.05)

# 注册选择函数
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

# 创建种群和统计信息对象
population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE)
hall_of_fame = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE)
stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
stats.register("avg", np.mean)
stats.register("std", np.std)
stats.register("min", np.min)
stats.register("max", np.max)

# 运行遗传算法
population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame, verbose=True)

# 输出结果
best = hall_of_fame[0]
params = {
    'n_estimators': int(best[0] * 1000) + 100,
    'max_depth': int(best[1] * 5) + 1,
    'min_samples_split': int(best[2] * 10) + 2,
    'learning_rate': best[3] * 0.1 + 0.01,
    'loss': 'ls',
    'subsample': best[4] * 0.5 + 0.5,
    'max_features': None,
    'random_state': 42
}
clf = GradientBoostingRegressor(**params)
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE: %.3f" % mse)
print("Best individual: ", best)

在以上示例代码中，我们使用DEAP库来创建遗传算法，并使用scikit-learn的GradientBoostingRegressor作为待优化的模型。我们定义了10个属性来表示GBDT的参数，包括树的数量、最大深度、最小样本分割数、学习率、子采样率等。我们使用随机生成的数据进行训练和测试，并计算MSE作为适应度函数。在每一代中，我们使用交叉、变异和选择操作来更新种群，并保留一些最优的个体在名人堂中。最终，我们选择名人堂中最优的个体作为优化后的GBDT模型，并计算在测试集上的MSE。