ga-xgboost
时间: 2023-08-29 08:11:01 浏览: 73
GA-XGBoost是一种使用遗传算法(Genetic Algorithm)优化XGBoost模型参数的方法。在使用GA-XGBoost之前,需要导入必要的库,包括xgboost、sklearn、numpy和deap。然后,定义目标函数,即XGBoost模型的交叉验证误差。目标函数中的参数可以根据个体的基因编码进行设置,例如最大深度、学习率、迭代次数等。在遗传算法的迭代过程中,使用交叉、变异等操作对个体进行优化,并计算其适应度值。最终,通过遗传算法得到最优的XGBoost模型参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【算法】遗传算法GA寻优xgboost最优参数模型](https://blog.csdn.net/weixin_48618536/article/details/129696667)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [遗传算法(GA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测,GA-XGBoost回归预测模型,多变输入模型。评价指标包括:R2...](https://blog.csdn.net/qq_43916303/article/details/131425590)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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