HBA-Catboost算法在Matlab中的实现与优化效果对比分析

资源摘要信息:"HBA-Catboost蜜獾优化算法是结合了蜜獾行为启发式算法（HBA）和Catboost分类器的一种新型优化策略。HBA是一种启发式算法，受蜜獾习性的启发，它在解决优化问题时具有强大的全局搜索能力。Catboost是一种基于梯度提升决策树的算法，因其处理类别特征和过拟合问题的能力而广受好评。 本文档提供了使用Matlab实现HBA-Catboost算法对Catboost分类器进行优化的完整源码和数据。在优化前后，通过对比输出图、混淆矩阵图和预测准确率来评估算法的性能。该源码兼容Matlab2023及以上版本，并需要在环境中配置Python的Catboost库。 代码特点包括参数化编程，允许用户方便地更改参数，并且代码结构清晰，注释详细。这样的设计使得代码易于理解和修改，非常适合计算机、电子信息工程、数学等专业的学生作为课程设计、期末大作业和毕业设计的参考。 作者为机器学习之心，拥有8年的Matlab、Python算法仿真经验，并在机器学习和深度学习的多个子领域有深入研究。其博客在2023年被评为博客之星TOP50，作者提供了丰富的仿真源码和数据集定制服务，相关联系方式在文章底部。 压缩文件中的文件列表提供了整个项目的结构，包括主要的执行脚本、HBA算法的实现、图形显示和结果输出、代码注释问题的解决方案以及需要的环境配置说明。其中，文件'main.m'可能是主函数入口，'HBA.m'包含HBA优化算法的实现，'zjyanseplotConfMat.m'用于绘制混淆矩阵图，'getObjValue.m'可能用于获取目标函数的值，'initialization.m'可能是用于初始化参数的脚本。辅助文档可能包括环境配置方法、使用说明和结果展示等。"