xgboost滑坡位移预测

使用XGBoost实现滑坡位移预测模型
数据准备
为了构建有效的滑坡位移预测模型，首先需要收集并预处理相关数据。这通常涉及地质、气象以及历史位移记录等多个方面的信息。确保数据质量良好，并对其进行必要的清洗和转换操作。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = pd.read_csv('landslide_data.csv')

# 特征与标签分离
features = data.drop(columns=['displacement'])
labels = data['displacement']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)
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模型初始化与配置
XGBoost 是一种高效的梯度提升决策树框架，在许多机器学习竞赛中表现出色。对于滑坡位移预测这类回归问题，可以采用 XGBRegressor 来创建模型实例，并合理设置超参数以提高性能。
import xgboost as xgb

# 创建XGBoost回归器对象
model = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=100, max_depth=6)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
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参数调优
类似于其他复杂模型，XGBoost也具有多个可调节的超参数来控制其行为。可以通过交叉验证配合网格搜索或随机搜索的方法找到最佳组合。这里推荐使用贝叶斯优化工具如 Optuna 或 Hyperopt 进行高效探索[^3]。
import optuna

def objective(trial):
params = {
'objective': 'reg:squarederror',
'n_estimators': trial.suggest_int('n_estimators', 50, 500),
'max_depth': trial.suggest_int('max_depth', 3, 10),
'learning_rate': trial.suggest_loguniform('learning_rate', 0.01, 0.1),
'subsample': trial.suggest_uniform('subsample', 0.5, 1.0),
'colsample_bytree': trial.suggest_uniform('colsample_bytree', 0.5, 1.0)
}

model = xgb.XGBRegressor(**params)
scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5).mean()
return scores

study = optuna.create_study(direction="maximize")
study.optimize(objective, n_trials=100)

print(f'Best parameters found: {study.best_params}')
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性能评估
完成上述步骤后，应该对最终选定的模型进行全面评价。除了常见的均方误差(MSE)外，还可以考虑加入决定系数(R²)，以便更好地理解模型的表现情况。
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
r2 = r2_score(y_test, predictions)

print(f'Mean Squared Error on Test Set: {mse:.4f}')
print(f'R-squared Value on Test Set: {r2:.4f}')
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