用matlab编写XGBOOST回归预测模型
时间: 2024-03-20 12:19:02 浏览: 61
XGBoost是一种强大的机器学习算法,可以用于分类和回归问题。在Matlab中,可以使用xgbtrain和xgbPredict函数来构建XGBoost回归预测模型。
以下是一个简单的示例,演示如何使用XGBoost在Matlab中进行回归预测:
首先,加载数据集并将其分成训练集和测试集:
```matlab
load('data.mat'); % 加载数据集
X = data(:,1:end-1); % 特征矩阵
Y = data(:,end); % 标签矩阵
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3); % 30%的数据作为测试集
XTrain = X(cv.training,:); % 训练集
YTrain = Y(cv.training,:); % 训练标签
XTest = X(cv.test,:); % 测试集
YTest = Y(cv.test,:); % 测试标签
```
然后,设置XGBoost参数并训练模型:
```matlab
params = {'objective','reg:linear','booster','gbtree','nthread',4,'eval_metric','rmse'};
num_rounds = 50;
bst = xgbtrain(XTrain,YTrain,params,num_rounds);
```
最后,使用模型进行预测并计算RMSE:
```matlab
YHat = xgbPredict(bst,XTest);
RMSE = sqrt(mean((YTest-YHat).^2));
disp(['RMSE: ',num2str(RMSE)]);
```
完整的代码如下:
```matlab
load('data.mat'); % 加载数据集
X = data(:,1:end-1); % 特征矩阵
Y = data(:,end); % 标签矩阵
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3); % 30%的数据作为测试集
XTrain = X(cv.training,:); % 训练集
YTrain = Y(cv.training,:); % 训练标签
XTest = X(cv.test,:); % 测试集
YTest = Y(cv.test,:); % 测试标签
params = {'objective','reg:linear','booster','gbtree','nthread',4,'eval_metric','rmse'};
num_rounds = 50;
bst = xgbtrain(XTrain,YTrain,params,num_rounds);
YHat = xgbPredict(bst,XTest);
RMSE = sqrt(mean((YTest-YHat).^2));
disp(['RMSE: ',num2str(RMSE)]);
```