粒子群算法(PSO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测,PSO-XGBoost时间序列预测模型,单列数据输入模型。 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。
2024-01-31 18:40:27 54.69MB
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遗传算法(GA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测,GA-XGBoost回归预测模型,多变输入模型。 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。
2024-01-27 19:15:04 54.7MB
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灰狼算法(GWO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测,GWO-XGBoost时间序列预测模型,单列数据输入模型。 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。
2024-01-27 17:36:46 54.69MB
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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。
2023-11-08 16:04:11 54.69MB
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1. 提升树 boostring tree 是以决策树为基本学习器的提升方法 2. 对分类问题,提升树中的决策树是二叉决策树 3. 提升树模型可以表示为决策树为
2023-02-27 19:49:58 1.91MB html 决策树 回归 算法
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为了解决传统短期用电负荷预测系统存在响应时间慢、预测精度差的问题,设计了一种基于梯度提升树的短期用电负荷预测系统。该系统框架采用C/S架构模式搭建,根据预测需求选择系统的组成硬件,并以梯度提升树为核心,建立预测模型,完成系统软件及短期用电负荷预测系统的设计。实验结果表明,与基于神经网络、数据挖掘、支持向量机的三种传统用电负荷预测系统相比,本系统运行下,响应时间缩短,预测精度提高,为电力企业电量生产和供应提供了可靠的依据。
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微软新开源的轻量级、高效率梯度提升树lightgbm工具。已经编译好windows-gpu版本。安装cuda和cudnn后,直接运行"python install -e ."安装 即可使用。
2020-01-15 03:05:59 90.49MB lightgbm GPU 梯度提升树 机器学习
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