Matlab
实现PSO-XGBoost
粒子群算法优化
XGBoost
的多特征分类预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着大数据时代的到来，各行各业都产生了海量的数据，如何从这些数据中提取有用信息成为了一个巨大的挑战。数据挖掘技术作为从大量数据中获取知识的一种有效手段，已经在金融、医疗、零售等多个领域得到了广泛应用。尤其是在机器学习领域，基于树的模型，如XGBoost，由于其强大的学习能力和准确度，已成为分类和回归任务中的常用算法。
粒子群优化（PSO，Particle Swarm Optimization）算法作为一种优化算法，模拟了鸟群觅食行为，能够有效解决高维度复杂优化问题。PSO算法通过群体搜索和自适应学习，逐步逼近最优解，具有较好的全局搜索能力。XGBoost与PSO的结合为解决机器学习模型的参数调优问题提供了有效的方案，尤其是在多特征分类任务中，PSO可以有效优化XGBoost模型的超参数，提高分类预测的精度。
XGBoost本身是一种广泛应用于机器学习中的梯度提升树算法 ...