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HBA蜜獾算法特征选择并同时优化XGBOOST参数数据分类预测(Matlab完整源码和数据)
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2024-11-10
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1.Matlab实现HBA蜜獾算法特征选择并同时优化XGBOOST参数数据分类预测(完整源码和数据)。 特征选择的参数和XGBOOST的三个参数:最大迭代次数,深度,学习率。 2.输出预测分类图、混淆矩阵图、预测准确率,运行环境Matlab2023及以上。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍:机器学习之心,博客专家认证,机器学习领域创作者,2023博客之星TOP50,主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析,文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年,更多仿真源码、数据集定制私信。
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HBA算法特征选择并同时优化XGBOOST参数.zip (16个子文件)
zjyanseplotConfMat.m 2KB
initialization.m 622B
xgboost报错解决方案.docx 13KB
3.png 38KB
代码注释乱解决方案.txt 64B
wine
Index 105B
wine.data 11KB
wine.names 3KB
main.m 5KB
1.png 27KB
xgboost_train.m 3KB
xgboost.dll 224.46MB
xgboost_test.m 990B
xgboost.h 54KB
2.png 32KB
HBA.m 4KB
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