GPSO算法优化XGBoost算法的代码
时间: 2023-06-30 18:04:11 浏览: 70
以下是使用GPSO算法优化XGBoost算法的示例代码:
```python
import numpy as np
import xgboost as xgb
from pyswarm import pso
# 加载数据集
dtrain = xgb.DMatrix('train_data.csv?format=csv&label_column=0')
dtest = xgb.DMatrix('test_data.csv?format=csv&label_column=0')
# 定义目标函数
def objective_function(params):
# 设置XGBoost参数
param = {
'max_depth': int(params[0]),
'eta': params[1],
'gamma': params[2],
'min_child_weight': params[3],
'subsample': params[4],
'colsample_bytree': params[5],
'objective': 'binary:logistic',
'eval_metric': 'auc'
}
# 训练模型并计算交叉验证分数
cv_result = xgb.cv(param, dtrain, num_boost_round=100, nfold=3)
return 1.0 - cv_result['test-auc-mean'].iloc[-1]
# 设置搜索空间
lb = [1, 0.01, 0, 0, 0.1, 0.1]
ub = [10, 1, 10, 10, 1, 1]
bounds = (lb, ub)
# 使用PSO算法优化XGBoost模型
xopt, fopt = pso(objective_function, lb, ub, swarmsize=10, maxiter=50)
# 输出最优参数和得分
print('Optimal parameters:', xopt)
print('Score:', 1.0 - fopt)
# 在测试集上评估模型
param = {
'max_depth': int(xopt[0]),
'eta': xopt[1],
'gamma': xopt[2],
'min_child_weight': xopt[3],
'subsample': xopt[4],
'colsample_bytree': xopt[5],
'objective': 'binary:logistic'
}
bst = xgb.train(param, dtrain, num_boost_round=100)
preds = bst.predict(dtest)
```
在上述代码中,我们首先加载了训练集和测试集数据,并定义了一个目标函数来计算交叉验证分数。然后,我们设置了搜索空间和使用PSO算法来寻找最优参数。最后,我们使用最优参数训练模型并在测试集上评估模型的性能。