MATLAB
实现基于
HO-XGBoost
河马算法（
HO）优化极限梯度提升树多变量回归预测的详细项目实例
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近年来，机器学习和深度学习已成为数据科学领域的核心工具之一。随着各种应用场景对数据预测和决策优化的需求不断增加，极限梯度提升（XGBoost）作为一种强大的回归和分类算法，在各个行业中得到了广泛应用。然而，XGBoost算法在处理复杂、非线性数据时，可能由于其模型的局限性和参数选择不当而导致预测精度降低。因此，在实际应用中，如何进一步提升XGBoost算法的预测能力和优化效率，成为了学术界和工业界亟待解决的问题。
为了更好地提升XGBoost的性能，近年来出现了一种新的优化方法——基于HO-XGBoost河马算法（HO）。这种算法通过结合河马优化算法（HOA）和XGBoost算法，充分发挥两者的优势，提高了XGBoost的全局优化能力，从而使得模型的预测精度和稳定性得到了大幅提升。河马优化算法作为一种模拟河马群体觅食行为的启发式算法，能够有效地克服传统优化方法容 ...