智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序（XGBoost分类器）
文章目录
- 一、基本原理
- 鲸鱼智能优化特征选择流程
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序（XGBoost分类器）
一、基本原理
当然，这里是鲸鱼智能优化算法（WOA）与XGBoost分类器结合进行特征选择的完整流程：
鲸鱼智能优化特征选择流程
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数据准备：
- 收集数据： 获取需要进行特征选择的数据集。
- 数据清洗： 处理数据中的缺失值、异常值等，确保数据质量。
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特征编码：
- 二进制编码： 为每个特征分配一个二进制编码，其中1表示选中该特征，0表示不选中。
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初始鲸鱼种群生成：
- 初始化种群： 创建一组随机的鲸鱼个体，每个个体表示一个特征子集。每个鲸鱼个体的特征子集通过二进制编码表示。
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适应度评估：
- 训练XGBoost模型： 对每个鲸鱼个体表示的特征子集训练XGBoost分类器。
- 计算适应度值： 通过分类器的性能指标（如准确率、F1分数等）来评估每个特征子集的适应度。
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鲸鱼智能优化算法迭代：
- 猎物包围： 根据当前最优解更新每个鲸鱼的位置，模拟鲸鱼包围猎物的行为。
- 气泡网攻击： 根据鲸鱼的气泡网捕猎行为更新鲸鱼的位置，从而选择特征。
- 猎物螺旋更新： 更新鲸鱼位置，模拟鲸鱼围绕猎物螺旋上升的行为，探索更好的特征子集。
- 更新位置： 更新鲸鱼个体的特征选择结果，并根据适应度值更新最优解。
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终止条件：
- 迭代次数： 达到预设的最大迭代次数时，停止迭代。
- 适应度阈值： 达到预设的适应度值时，停止迭代。
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特征选择结果：
- 选择最优特征子集： 确定性能最佳的特征子集，这一子集能够使得XGBoost分类器的表现达到最优。
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模型训练与评估：
- 训练最终模型： 使用选择出的最优特征子集训练XGBoost分类器。
- 模型评估： 在测试集上评估最终模型的性能，确保特征选择的有效性并验证其对模型的改进效果。
通过以上步骤，可以有效地利用鲸鱼智能优化算法来选择适合的特征子集，从而提升XGBoost分类器的性能。
二、实验结果
数据集可以任意替换
WOA特征选择 XGBoost分类器
三、核心代码
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%% 分析数据
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1); % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）%% 设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%% 划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :); % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出
end%% 数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';%% 得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = T_train;
t_test = T_test ;
四、代码获取
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五、总结
包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等
用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出
