Matlab
基于贝叶斯算法优化
XGBoost(Bayes-XGBoost)
的数据回归预测的详细项目实例
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随着数据科学的飞速发展，机器学习在多个领域中取得了显著进展。在这一背景下，XGBoost作为一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它以其高效的计算性能和优异的预测效果受到业界的高度关注。XGBoost采用了梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）作为基本模型，凭借其在大规模数据集上的表现，成为了很多数据科学竞赛中的首选算法。然而，尽管XGBoost具备较强的性能，其模型调优过程依然非常依赖于人工经验，特别是在处理复杂数据时，优化模型参数的工作量非常庞大且富有挑战。
贝叶斯优化算法（Bayesian Optimization）作为一种全局优化方法，通过构建代理模型来选择最优的超参数，从而极大地减少了手动调优的时间与工作量，特别适用于高维度、计算代价高昂的优化任务。贝叶斯优化通过评估超参数空间的不同区域，结合 ...