xgboost回归预测matlab

回答: 要在Matlab中使用xgboost进行回归预测，你需要按照以下步骤进行操作。首先，安装xgboost插件并将xgboost.h文件放在lib文件夹中。然后，找到案例代码并将其复制到主程序中。接下来，加载数据并将其分为训练集和测试集。使用xgboost_train函数训练模型，并将模型保存到model_filename中。最后，使用xgboost_test函数对测试集进行预测，并计算AUC值。你还可以根据需要进行xgboost的调优，例如调整学习速率、max_depth、min_weight、gamma和正则化参数等。\[1\]\[3\]
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- *1* *2* [【MATLAB第9期】基于MATLAB的xgboost算法安装超详细教学（踩坑避雷指南）暂时仅限于Windows系统 #末尾含...](https://blog.csdn.net/qq_29736627/article/details/127384664)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【MATLAB第37期】 #保姆级教程 XGBOOST模型参数完整且详细介绍，调参范围、思路及具体步骤介绍](https://blog.csdn.net/qq_29736627/article/details/130893020)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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