Python实现GWO智能灰狼优化算法优化XGBoost回归模型(XGBRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。

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1.项目背景

灰狼优化算法(GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。优点：较强的收敛性能，结构简单、需要调节的参数少，容易实现，存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。缺点：存在着易早熟收敛，面对复杂问题时收敛精度不高，收敛速度不够快。

灰狼群体中有严格的等级制度，一小部分拥有绝对话语权的灰狼带领一群灰狼向猎物前进。灰狼群一般分为4个等级：αβδω（权利从大到小）模拟领导阶层。集体狩猎是灰狼的一种社会行为，社会等级在集体狩猎过程中发挥着重要的作用，捕食的过程在α的带领下完成。主要包括三个步骤：

1. 跟踪和接近猎物
2. 骚扰、追捕和包围猎物，直到它停止移动
3. 攻击猎物

本项目通过GWO灰狼优化算法优化XGBoost回归模型。

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

 

数据详情如下(部分展示)：

 

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：

关键代码：

 

3.2数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：

从上图可以看到，总共有10个变量，数据中无缺失值，共1000条数据。

关键代码：

3.3数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

关键代码如下：   

 

4.探索性数据分析

4.1 y变量直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

从上图可以看到，y变量主要集中在-200~200之间。

4.2 相关性分析

从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。  

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2 数据集拆分

通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：

6.构建GWO灰狼优化算法优化XGBoost回归模型

主要使用GWO灰狼优化算法优化XGBoost回归算法，用于目标回归。

6.1 GWO灰狼优化算法寻找的最优参数

关键代码：

每次迭代的过程数据：

 

最优参数：

 

 6.2 最优参数值构建模型

7.模型评估

7.1 评估指标及结果

评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。

 从上表可以看出，R方0.902，为模型效果良好。

关键代码如下：   

7.2 真实值与预测值对比图

 

从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型拟合效果良好。     

8.结论与展望

综上所述，本文采用了GWO灰狼优化算法寻找XGBoost回归算法的最优参数值来构建回归模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。

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本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：
 
项目说明：
 
链接：https://pan.baidu.com/s/1c6mQ_1YaDINFEttQymp2UQ
 
提取码：thgk

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