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LGBMRegressor() # 基模型 # 训练/fit拟合 LGBR.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = LGBR.predict(X_test) # 评估 rmse = mean_squared_error(y_test
回归：预测燃油效率 在一个回归问题中，我们的目标是预测一个连续值的输出，比如价格或概率。这与一个分类问题形成对比，我们的目标是从一系列类中选择一个类（例如，一张图片包含一个苹果或一个橘子，识别图片中的水果）。 本笔记本使用经典的[auto-mpg]（https://archive
b) 5●让预测更精确 通过上面的实验可以看到，实际预测的收入和真实收入总是有或大或小的差距，这条线只是代表了整体预测的误差最小的情况。那么使预测更加精确就是训练模型并进行调优的目标。 在上面的模型中，只使用了一个特征值{年限}。这种使用一个特征去拟合另一个特征的回归，称之为一元
定量关系的一种统计分析方法。 回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析； 按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析； 按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量
= σ(θ⊤x). 这个方法被称为逻辑回归 (logistic regression)，名字有点奇怪，因为该模型用于分类，而非回归。 线性回归中，我们能够通过求解正规方程以找到最佳权重。相比而言，逻辑回归会更困难些。其最佳权重没有闭解。反之，我们必须最大化
一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【回归预测】基于matlab灰狼算法优化ELMAN神经网络回归预测【含Matlab源码 1782期】 获取代码方式2： 通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。
像线性回归有固定长度的向量作为权重，最近邻回归模型存储了训练集中所有的 X和 y。当需要为测试点 x 分类时，模型会查询训练集中离该点最近的点，并返回相关的回归目标。换言之，yˆ = yi 其中 i = arg min ∥Xi,: − x∥2。该算法也可以扩展成L2 范数以外的距离度量，例如学习距离度量
disp(['灰狼优化算法优化svm预测误差=',num2str(D)]) % figure % plot(test_predict,':og') % hold on % plot(test_y,'- *') % legend('预测输出','期望输出') % title('网络预测输出','fontsize'
trainNetwork(inputn,outputn,layers,options); %% 预测 net = resetState(net);% 网络的更新状态可能对分类产生了负面影响。重置网络状态并再次预测序列。 %将预测值与测试数据进行比较。 figure plot(output_train)
向量。ELM回归预测：将DBN提取的特征作为输入，利用ELM进行回归预测。ELM的快速训练过程可以快速获得模型参数，并避免了复杂的反向传播过程。模型优化：通过调整DBN和ELM的参数（如DBN的层数、隐层神经元数量以及ELM的隐层神经元数量和激活函数），优化模型的预测精度。可以使用交叉验证等方法选择最佳参数组合。
分析[M].清华大学出版社，2018. [6]魏鹏飞,樊小朝,史瑞静,王维庆,程志江.基于改进麻雀搜索算法优化支持向量机的短期光伏发电功率预测[J].热力发电. 2021,50(12)
一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源： 【优化预测】基于matlab粒子群算法优化ELM神经网络预测【含Matlab源码 036期】 二、粒子群算法及ELM简介 1 粒子群算法简介 1.1 引言 自然界中的鸟群
回归问题算法通常是利用一系列属性来预测一个值，预测的值是连续的。例如给出一套房子的一些特征数据，如面积、卧室数等来预测房价，利用最近一周的气温变化和卫星云图来预测未来的气温情况等。如果一套房子实际价格为500万元，通过回归分析的预测值为499万元，则认为这是一个比较好的回归分析。
最终得到LSSVM回归函数： 本文中采用径向基(radial basis function, RBF)核函数，与其他核函数相比，RBF核函数能够实现非线性映射，且需计算的参数较少，其表达式为： 式中：σ为核函数参数。 3 麻雀算法优化LSSVM流程图 建立预测模型的具体流程如图4所示，算法步骤如下。
一、鲸鱼算法及LSSVM简介 1 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）简介
显示 %求出训练集和测试集的预测值 [train_predict_y,zt,model]=simlssvm(model,train_x); [test_predict_y,zt,model]=simlssvm(model,test_x); %预测数据反归一化 train_pr
【002-使用线性回归完成房价预测】 前言 线性回归（Linear Regression）是机器学习和统计学中最基本的回归模型之一。它简单高效，适用于连续型变量预测问题，如房价预测、销售额估计等。本文将从理论讲解开始，逐步过渡到实践，带你完成一个基于线性回归的房价预测小项目。 一、理论基础
我们可以使用最大似然估计找到对于有参分布族 p(y | x; θ) 最好的参数向量 θ。我们已经看到，线性回归对应于分布族p(y | x; θ) = N (y; θ⊤x, I).通过定义一族不同的概率分布，我们可以将线性回归扩展到分类情况中。如果我们有两个类，类 0 和类 1，那么我们只需要指定这两类之一的概率。类
的single型数据，要转换为1*n的double是数据形式 %预测数据反归一化 rmse=sqrt(mean((data-predict_value).^2)); %使用先前计算的参数对预测去标准化。 fitness= mean(rmse)%这里把均方差作为目标适应度值
disp(['飞蛾扑火优化算法优化svm预测误差=',num2str(D)]) figure plot(train_predict,':og') hold on plot(train_y,'- *') legend('预测输出','期望输出') title('飞蛾扑火优化svm网络预测输出','fontsize'
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