麻雀算法(SSA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测,SSA-XGBoost回归预测模型,多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)数据回归预测，多变量回归预测模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

融合柯西变异和反向学习改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测，SSAnew-BP回归预测，多变量输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

随机森林RF程序(MATLAB)，解决分类或回归问题。 有例子，易上手，只要换数据就行，保证正常运行。 教给怎样换数据。 可代做遗传算法、粒子群算法、灰狼算法、鲸鱼算法优化支持向量机回归和分类预测算法。

基于鲸鱼算法(WOA)优化高斯过程回归(WOA-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

深入了解消费者购买行为异质性的一种广泛使用的方法是市场细分。 传统的市场细分模型常常忽略消费者行为可能随时间演变的事实。 因此，零售商消耗有限的资源试图为无利可图的消费者提供服务。 本研究调查了科威特国一家中型零售商的增强新近度、频率、货币 (RFM) 分数和消费者终身价值 (CLV) 矩阵之间的整合。 修改后的回归算法调查消费者购买趋势，从销售点数据仓库中获取知识。 此外，本研究应用增强正态分布公式去除异常值，然后采用软聚类模糊 C 均值和硬聚类期望最大化 (EM) 算法对消费者购买行为进行分析。 使用集群质量评估表明，EM 算法的扩展性比模糊 C 均值算法好得多，因为它能够在较小的数据集中分配良好的初始点

matlab知识引例学习一元回归模型、多元线性回归模型和回归分析（附matlab分析源代码） 课题中针对《钢材消费量与国民收入的关系》和《某建材公司的销售量因素分析》做了实例分析和代码实现，做了比较详细和全面的分析讲解。 希望对需要的小伙伴有帮助。

鲸鱼算法(WOA)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，WOA-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

1.项目基于机器学习算法，通过对单模型和融合模型计算所得的指标进行对比，实现小分子在人体内清除率指标的预测。 2.项目运行环境：Python环境、安装Jupyter Notebook 或Spyder、需要matplotlib、numpy、pandas 、sklearn安装包库 3.项目包括3个模块：数据预处理，创建模型并编译，模型训练 4.单模型训练：训练岭回归模型、随机森林模型和极端森林模型。 5. 多模型融合：回归问题最简单的模型融合方式，取加权平均对最优的两个模型进行不同权值的平均，最终输出最优的权值结果。 6. 不同模型的评价指标以rmse为指标，经过分析，融合模型得到最低的rmse，为2.698796237546118。