一、作品詳細簡介
1.1附件文件夾程序代碼截圖
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學行庫小秘_CSDN博客?編輯https://blog.csdn.net/weixin_47760707?spm=1000.2115.3001.5343
1.2各文件夾說明
1.2.1 main.m主函數文件
該MATLAB 代碼實現了一個基于基于XGBoost算法的數據回歸預測模型，主要步驟分解如下：
1.?數據導入
- 從Excel文件數據集.xlsx中讀取數據，存儲到矩陣res中。
- 假設數據包含103行（樣本）和8列（前7列為特征，第8列為標簽）。
2.?劃分訓練集與測試集
- 隨機劃分：randperm打亂樣本順序，避免順序偏差。
- 訓練集：80個樣本的特征（P_train）和標簽（T_train）。
- 測試集：23個樣本的特征（P_test）和標簽（T_test）。
- 特征矩陣轉置為?行表示特征，列表示樣本（適配后續XGBoost輸入）。
3.?數據歸一化
- 歸一化目的：消除量綱影響，提升模型收斂速度。
- 訓練集：計算歸一化參數（ps_input為特征參數，ps_output為標簽參數）。
- 測試集：復用訓練集的歸一化參數，確保數據分布一致。
4.?數據轉置
- 將數據還原為?行表示樣本，列表示特征（適配XGBoost的MATLAB接口）。
5.?設置XGBoost參數
- 關鍵參數：
- num_trees：弱學習器（樹）的數量。
- eta：學習率，控制過擬合。
- max_depth：樹深度，影響模型復雜度。
6.?訓練XGBoost模型
- 輸入歸一化后的訓練數據（p_train為特征，t_train為標簽）。
- 輸出訓練好的模型model。
7.?模型預測
- 使用訓練好的模型預測訓練集和測試集結果（結果為歸一化后的值）。
8.?反歸一化
- 將預測值還原到原始標簽的量綱。
9.?評估指標計算
均方根誤差（RMSE）
- RMSE衡量預測值與真實值的偏差（值越小越好）。
R2（決定系數）
- R2表示模型解釋方差的比例（越接近1越好）。
MAE（平均絕對誤差） & MBE（平均偏差誤差）
- MAE：絕對誤差的平均值（魯棒性強）。
- MBE：預測偏差的平均值（正負表示高/低估趨勢）。
10.?結果可視化
預測值對比圖
- 紅色星號：真實值；藍色圓圈：預測值。
- 標題顯示RMSE評估結果。
預測值-真實值散點圖
- 點越接近對角線，預測越準確。
- 可直觀識別離群點或系統偏差。
關鍵注意事項
- 數據泄露預防：測試集使用訓練集的歸一化參數（mapminmax('apply')）。
- 隨機性：randperm確保每次運行劃分結果不同（可固定隨機種子復現結果）。
- XGBoost接口：需提前安裝MATLAB版XGBoost（xgboost_train和xgboost_test）。
- 模型評估：
- 訓練集指標（error1,?R1）反映模型擬合能力。
- 測試集指標（error2,?R2）反映泛化能力。
- MBE?可判斷預測值系統性偏高/偏低。
此流程完整覆蓋了回歸任務的典型步驟：數據準備 → 預處理 → 模型訓練 → 預測 → 反歸一化 → 評估 → 可視化。
圖2? main.m主函數文件部分代碼
1.2.2 數據集文件
數據集為Excel數據csv格式文件，可以方便地直接替換為自己的數據運行程序。原始數據文件包含7列特征列數據和1列輸出標簽列數據，一共包含103條樣本數據，具體如圖所示。
二、代碼運行結果展示
該代碼實現了一個基于XGBoost算法的回歸預測模型，用于對數據集進行建模和性能評估。
首先，它導入Excel數據集，隨機劃分80%樣本作為訓練集、23%作為測試集，并進行特征和標簽的歸一化預處理；
其次，設置XGBoost參數（包括100棵樹、0.1學習率和5層最大深度），訓練回歸模型并在訓練/測試集上進行預測；
最后，通過反歸一化得到原始量綱的預測結果，計算RMSE、R2、MAE和MBE等評估指標，并繪制預測值對比曲線和真實值-預測值散點圖進行可視化分析。
三、注意事項:
1.程序運行軟件推薦Matlab 2018B版本及以上；
2.所有程序都經過驗證，保證程序可以運行。此外程序包含簡要注釋，便于理解。
3.如果不會運行，可以幫忙遠程運行原始程序以及講解和其它售后，該服務需另行付費。
4. 代碼包含詳細的文件說明，以及對每個程序文件的功能注釋，說明詳細清楚。
5.Excel數據，可直接修改數據，替換數據后直接運行即可。
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