說明：這是一個機器學習實戰項目（附帶數據+代碼+文檔），如需數據+代碼+文檔可以直接到文章最后關注獲取 或者私信獲取。

1.項目背景

隨著大數據和人工智能技術的快速發展，回歸預測在金融、氣象、能源等多個領域中扮演著至關重要的角色。漸進梯度回歸樹（Gradient Boosted Regression Trees, GBRT）作為一種高效的集成學習方法，因其在處理非線性關系和高維數據時的優異表現而被廣泛應用。然而，GBRT的性能在很大程度上依賴于其超參數的選擇，傳統的網格搜索和隨機搜索方法在高維空間中效率較低，難以找到最優解。鵝優化算法（GOOSE Algorithm, GO）作為一種新興的群體智能優化算法，具有收斂速度快、全局搜索能力強的特點，能夠有效提升模型優化效率。本項目旨在利用GO算法對GBRT模型的超參數進行優化，以提升回歸預測的精度和穩定性，為復雜回歸問題提供更加高效的解決方案。

本項目通過Python實現GO鵝優化算法優化GBRT漸進梯度回歸樹回歸模型項目實戰。???????????

2.數據獲取

本次建模數據來源于網絡(本項目撰寫人整理而成)，數據項統計如下：

編號	變量名稱	描述
1	x1
2	x2
3	x3
4	x4
5	x5
6	x6
7	x7
8	x8
9	x9
10	x10
11	y	因變量

數據詳情如下(部分展示)：

3.數據預處理

3.1?用Pandas工具查看數據

使用Pandas工具的head()方法查看前五行數據：

關鍵代碼：

3.2數據缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看數據信息：

從上圖可以看到，總共有11個變量，數據中無缺失值，共2000條數據。

關鍵代碼：?

3.3數據描述性統計

通過Pandas工具的describe()方法來查看數據的平均值、標準差、最小值、分位數、最大值。

關鍵代碼如下： ?

4.探索性數據分析

4.1 y變量分布直方圖

用Matplotlib工具的hist()方法繪制直方圖：

4.2 相關性分析

從上圖中可以看到，數值越大相關性越強，正值是正相關、負值是負相關。??

5.特征工程

5.1 建立特征數據和標簽數據

關鍵代碼如下：

5.2?數據集拆分

通過train_test_split()方法按照80%訓練集、20%測試集進行劃分，關鍵代碼如下：?

5.3?數據歸一化

數據歸一化關鍵代碼如下：

6.構建GO鵝優化算法優化GBRT漸進梯度回歸樹回歸模型???

主要使用通過GO鵝優化算法優化GBRT漸進梯度回歸樹回歸模型，用于目標回歸。?????

6.1?GO鵝優化算法尋找最優參數值

最優參數值：

6.2?最優參數構建模型?

編號	模型名稱	參數
1	GBRT漸進梯度回歸樹回歸模型?????	n_estimators=best_n_estimators
2		max_depth=best_max_depth
3		min_samples_split=best_min_samples_split

7.模型評估

7.1評估指標及結果??

評估指標主要包括R方、均方誤差、解釋性方差、絕對誤差等等。

模型名稱	指標名稱	指標值
測試集
GBRT漸進梯度回歸樹回歸模型????	R方	0.8255
	均方誤差	0.004
	解釋方差分	0.8265
	絕對誤差	0.0492?

從上表可以看出，R方分值為0.8255，說明模型效果比較好。?????

關鍵代碼如下： ?????

7.2 真實值與預測值對比圖??

從上圖可以看出真實值和預測值波動基本一致，模型效果良好。????????

8.結論與展望

綜上所述，本文采用了Python實現GO鵝優化算法優化GBRT漸進梯度回歸樹回歸模型項目實戰，最終證明了我們提出的模型效果良好。此模型可用于日常產品的預測。?