梯度提升树matlab代码
时间: 2023-08-28 17:07:17 浏览: 101
以下是一个使用MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树模型的简单示例代码:
```matlab
% 准备数据
data = readtable('data.csv');
X = data(:,1:end-1);
y = data(:,end);
% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);
idx_train = training(cv);
idx_test = test(cv);
% 定义模型参数
params.max_depth = 3;
params.eta = 0.1;
params.gamma = 1;
params.min_child_weight = 1;
params.subsample = 0.8;
params.colsample_bytree = 0.8;
% 训练模型
dtrain = xgb.DMatrix(X(idx_train,:), y(idx_train,:));
dtest = xgb.DMatrix(X(idx_test,:), y(idx_test,:));
model = xgb.train(params, dtrain, 100);
% 预测结果
y_pred = xgb.predict(model, dtest);
% 评估模型性能
rmse = sqrt(mean((y_pred - y(idx_test,:)).^2));
```
需要说明的是,该代码中使用了交叉验证划分数据集,定义了一些模型的超参数,包括最大深度、学习率、gamma、min_child_weight、subsample、colsample_bytree,并使用 `xgb.train()` 函数训练模型,最后通过 `xgb.predict()` 函数预测结果并计算 rmse 作为模型性能的评估指标。[1]
如果你想使用已经训练好的XGBoost模型来预测测试数据,可以使用以下代码:
```matlab
% 导入测试数据
X_test = readmatrix('test_data.csv');
% 加载 XGBoost 模型
bst = xgboost.loadModel('xgb_model.json');
% 预测测试数据结果
y_pred = xgboost.predict(bst, X_test);
% 输出预测结果
disp(y_pred);
```
这段代码中,我们导入了测试数据,加载了已经训练好的XGBoost模型,并使用 `xgboost.predict()` 函数来预测测试数据的结果,并将结果输出。[2]
总结起来,以上是两种使用MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树模型的示例代码。希望对你有帮助!