Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)优化Catboost回归模型(CatBoostRegressor算法)项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
1.项目背景
2019年Heidari等人提出哈里斯鹰优化算法(Harris Hawk Optimization, HHO),该算法有较强的全局搜索能力,并且需要调节的参数较少的优点。
本项目通过HHO哈里斯鹰优化算法寻找最优的参数值来优化CATBOOST回归模型。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下:
数据详情如下(部分展示):
3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据:
关键代码:
3.2数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息:
从上图可以看到,总共有11个变量,数据中无缺失值,共1000条数据。
关键代码:
3.3数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下:
4.探索性数据分析
4.1 y变量直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图:
从上图可以看到,y变量主要集中在-400~400之间。
4.2 相关性分析
从上图中可以看到,数值越大相关性越强,正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下:
5.2 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分,关键代码如下:
6.构建HHO哈里斯鹰优化算法优化CATBOOST回归模型
主要使用HHO哈里斯鹰优化算法优化CatBoostRegressor回归算法,用于目标回归。
6.1 HHO哈里斯鹰优化算法寻找的最优参数
关键代码:
每次迭代的过程数据:
最优参数:
----------------HHO哈里斯鹰优化算法优化Catboost回归模型-最优结果展示----------------- The best depth is 8 The best learning_rate is 0.01
|
6.2 最优参数值构建模型
7.模型评估
7.1 评估指标及结果
评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。
从上表可以看出,R方0.9167,为模型效果良好。
关键代码如下:
7.2 真实值与预测值对比图
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致,模型拟合效果良好。
8.结论与展望
综上所述,本文采用了HHO哈里斯鹰优化算法寻找CATBOOST回归算法的最优参数值来构建回归模型,最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# 定义初始化位置函数
def init_position(lb, ub, N, dim):
X = np.zeros([N, dim], dtype='float') # 位置初始化为0
for i in range(N): # 循环
for d in range(dim): # 循环
X[i, d] = lb[0, d] + (ub[0, d] - lb[0, d]) * rand() # 位置随机初始化
return X # 返回位置数据
# ******************************************************************************
# 本次机器学习项目实战所需的资料,项目资源如下:
# 项目说明:
# 链接:https://pan.baidu.com/s/1c6mQ_1YaDINFEttQymp2UQ
# 提取码:thgk
# ******************************************************************************
if abs(x[0]) > 0: # 判断取值
depth = int(abs(x[0])) + 3 # 赋值
else:
depth = int(abs(x[0])) + 5 # 赋值
if abs(x[1]) > 0: # 判断取值
learning_rate = (int(abs(x[1]))+1) / 10 # 赋值
else:
learning_rate = (int(abs(x[1]))+1) / 10 # 赋值
更多项目实战,详见机器学习项目实战合集列表:
机器学习项目实战合集列表_机器学习实战项目_胖哥真不错的博客-CSDN博客
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