xgboost医学领域分析 内含数据集以及代码 模型 内含化学数据集

cnn结合xgboost代码,用于多分类器的设计

MATLAB实现SSA-XGBoost多输入回归预测（完整源码和数据） 麻雀算法优化XGBoost，数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

numpy复现xgboost算法内含数据集

数据对应文章和实现代码链接 https://blog.csdn.net/qq_20288327/article/details/126816167

数据对应文章和实现代码链接 https://blog.csdn.net/qq_20288327/article/details/126816167

线性回归预测波士顿房屋价格（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式），并进行了对比分析。 # 使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种线性回归方式实现波士顿房屋价格预测 # 波士顿房屋价格 包含506个样本、13个特征指标 # XGBoost是一套提升树可扩展的机器学习系统，也可以实现线性回归 # 使用XGBoost时，需将数据转化为DMatrix格式，否则会出现错误 # 使用评估指标判断 scikit-learn 和 XGBoost 两种线性回归方式实现波士顿房屋价格预测方式的优劣

逻辑回归预测良性和恶性乳腺肿瘤实现二分类（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式）,可扩展应用到小样本数据的故障诊断领域二分类问题 # 使用逻辑回归预测乳腺肿瘤是良性的还是恶性的 # 数据集为乳腺癌数据集，通过细胞核的相关特征来预测乳腺肿瘤为良性/恶性，这是一个非常著名的二分类数据集 # 数据集包含569个样本，其中有212个恶性肿瘤样本，357个良性肿瘤样本 # 共有32个字段，字段1为ID，字段2为label，其他30个字段为细胞核的相关特征 # scikit-learn实现逻辑回归 # XGBoost 实现逻辑回归 # XGBoost在预测结果上和scikit-learn有些差别，XGBoost的预测结果是概率，而scikit-learn的预测结果是0或1的分类，需要用户自己对其进行转化，程序能够实现scikit-learn 和XGBoost的概率输出和0或1分类输出 # 使用评估指标对分类和预测结果进行评估， 实现scikit-learn 和 XGBoost 两种逻辑回归方式对比分析

使用XGBoost解决机器学习二分类问题，数据集描述的是不同蘑菇的相关特征，如大小、颜色等多维特征，目的是诊断每一种蘑菇是有毒。任务是对蘑菇特征数据进行学习，训练XGBoost二分类模型，然后利用训练好的模型诊断和预测未知的蘑菇样本。程序可扩展应用到故障诊断领域小样本数据的二分类问题或异常检测问题。

xgboost代码回归matlab 项目首页 Maven波 欢迎来到我的github页面。 此页面充当我项目的存储库的“目录”。 您可以通过单击链接在其各自的存储库中找到有关每个项目的详细信息。 另外，我在这里列出了一些示例代码，这些代码演示了我的编码风格。 1.机器学习应用项目 本节包括我在金融，计算机视觉等领域的机器学习应用程序项目。 金融： 计算机视觉/图像分析： -建立卷积神经网络（CNN）以模仿驾驶员的行为。 -通过车辆上的前置摄像头检测行驶车道。 -通过前置摄像头跟踪周围的车辆 2.仅用于演示目的的示例代码 Python R（大多数R代码可以追溯到我在罗格斯大学读研究生1.5年的时间） VBA（不可用，因为它仅与我以前在德勤的专业工作有关） MATLAB-优化 SQL 3.优化与机器学习（理论） 本部分包括我有关统计，优化和机器学习的项目。 这些项目涉及机器学习，统计和优化的理论和方法 分布稳健的优化和机器学习（工作论文）