gpso_xgboost集成算法代码

以下是一个简单的 gpso_xgboost 集成算法的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义基模型参数
xgb_params = {
    'n_estimators': 100,
    'max_depth': 5,
    'learning_rate': 0.01,
    'subsample': 0.8,
    'colsample_bytree': 0.8,
    'objective': 'binary:logistic',
    'random_state': 42
}

# 定义 GP 参数
gp_params = {
    'n_gen': 10,
    'pop_size': 100,
    'elite_size': 20,
    'mut_prob': 0.1,
    'n_jobs': -1,
    'verbose': 1
}

# 定义 XGBoost 模型
xgb_model = xgb.XGBClassifier(**xgb_params)

# 定义 GPXGBoost 模型
gpxgb_model = GPXGBoost(xgb_model, **gp_params)

# 训练 GPXGBoost 模型
gpxgb_model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = gpxgb_model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

这个代码示例假设你已经有一个名为 `data.csv` 的数据集，其中包含特征和标签。首先，代码通过 Pandas 加载数据集并将其拆分为训练集和测试集。然后，定义了 XGBoost 基模型的参数，并为 GPXGBoost 模型定义了 GP 参数。

接下来，使用 XGBoost 建立基模型，并将其传递给 GPXGBoost 模型。使用 GPXGBoost 模型拟合训练集，并使用测试集进行预测。最后，计算准确率并打印结果。

请注意，这只是一个简单的示例，你可能需要根据自己的数据集和问题进行修改。