1.【锂电池剩余寿命预测】XGBoost锂电池剩余寿命预测（Pytorch完整源码和数据）
2.数据集：NASA数据集，已经处理好；
3.环境准备：python 3.8 ， pytorch 1.8 版本及其以上，代码格式ipynb文件，可读性强；
4.模型描述：XGBoost在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了XGBoost在该领域的应用。
6.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。
