說明：這是一個機器學習實戰項目（附帶數據+代碼+文檔+視頻講解），如需數據+代碼+文檔+視頻講解可以直接到文章最后關注獲取。
1.項目背景
?在當今的數據驅動時代，機器學習模型在各種應用中扮演著至關重要的角色。特別是在預測分析、風險評估和決策支持系統等領域，精確的回歸模型可以顯著提升業務效率和準確性。然而，構建一個高性能的回歸模型并非易事，它通常需要對大量數據進行復雜的特征工程，并且需要仔細調整模型參數以達到最佳性能。
本項目旨在通過結合兩種先進的優化技術——GO鵝優化算法（Goose Optimization Algorithm, GOA） 和 CatBoost 回歸模型，來提升回歸模型的預測精度和魯棒性。GO鵝優化算法是一種新型的群體智能優化算法，靈感來源于鵝群的覓食行為，具有全局搜索能力強、收斂速度快等優點。而CatBoost 是一種基于梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）的強大回歸模型，因其出色的處理類別特征的能力和高計算效率，在工業界得到了廣泛應用。
傳統的回歸模型訓練過程中，超參數調優是一個耗時且復雜的過程。手動選擇超參數不僅費時，而且很難找到最優解。此外，許多優化算法在處理大規模數據集時，容易陷入局部最優解，導致模型性能不佳。因此，如何高效地自動調整模型超參數并確保模型在不同數據集上的泛化能力，成為了一個亟待解決的問題。
本項目的總體目標是開發一個自動化工具，能夠利用GO鵝優化算法自動調整CatBoost回歸模型的超參數，從而提高模型的預測精度和魯棒性。本項目通過結合GO鵝優化算法和CatBoost回歸模型，旨在解決傳統機器學習模型調優過程中的痛點，提升模型的性能和實用性。通過系統的實驗驗證和實際應用，本項目將為相關領域的研究和實踐提供有價值的參考。?
本項目通過Python實現GO鵝優化算法優化Catboost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：?
6.構建GO鵝優化算法優化Catboost回歸模型???
主要使用通過GO鵝優化算法優化Catboost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 | Catboost回歸模型????? | iterations=best_iterations |
| 2 | depth=best_depth | |
| 3 | learning_rate=best_learning_rate |
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 | ||
| Catboost回歸模型???? | R方 | 0.8674 |
| 均方誤差 | 3130.473 | |
| 解釋方差分? | 0.8676 | |
| 絕對誤差 | 39.2614 | |
從上表可以看出，R方分值為0.8674，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CatBoost回歸算法來構建回歸模型，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。
