说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。
1.项目背景
随着大数据技术的迅猛发展，机器学习模型在各行各业的应用越来越广泛。特别是在回归任务中，如何从大量的特征中选择出最具影响力的变量，并优化模型的超参数，成为了提升模型性能的关键因素之一。传统的超参数优化方法如网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）虽然有效，但在高维空间中往往效率低下且耗时较长。
XGBoost（Extreme Gradient Boosting）作为集成学习的一种重要方法，因其高效性和高准确性而在回归和分类任务中得到广泛应用。然而，XGBoost模型的效果很大程度上依赖于特征的选择以及超参数的合理设置。因此，寻找一种高效的方法来选择特征并对模型进行优化是非常必要的。
与此同时，多层感知机（MLP）作为深度学习的一种基础模型，因其强大的非线性映射能力，在处理复杂数据关系时具有显著优势。但是，MLP模型的超参数（如隐藏层数目、每层节点数等）对模型性能影响较大，需要仔细调整。
本项目旨在通过结合XGBoost和MLP的优势，利用智能优化算法——麻雀搜索算法（SSA）来优化模型超参数，从而构建一个高效的回归模型。SSA是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了麻雀的觅食行为，具有较强的搜索能力和较快的收敛速度，适合用于解决复杂优化问题。
通过本项目，我们期望能够开发出一种高效且准确的回归模型，并探索SSA算法在超参数优化方面的应用潜力，为相关领域的研究与应用提供新的思路和技术支持。
本项目通过Python实现SSA智能麻雀搜索算法优化XGBoost-MLP回归模型项目实战。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | x1 | |
| 2 | x2 | |
| 3 | x3 | |
| 4 | x4 | |
| 5 | x5 | |
| 6 | x6 | |
| 7 | x7 | |
| 8 | x8 | |
| 9 | x9 | |
| 10 | x10 | |
| 11 | y | 因变量 |
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。
关键代码：
3.3数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下：
4.探索性数据分析
4.1 y变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
4.2 相关性分析
从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 XGBoost进行特征选择
通过上图可以看到，x10特征重要性几乎为0，所以可以考虑后续的建模中去掉这1个特征。如果换数据之后，需要根据具体的情况进行调整，可以去掉一些不重要的特征。
5.3 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：
6.构建SSA麻雀搜索算法优化XGBoost-MLP回归模型
主要使用通过XGBoost进行特征的选择，然后使用SSA麻雀搜索算法优化MLP算法，用于目标回归。
6.1 SSA麻雀搜索算法寻找最优参数值
最优参数值：
6.2 最优参数构建模型
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | XGBoost-MLP回归模型 | max_iter=best_max_iter |
| 2 | learning_rate_init=best_learning_rate_init |
7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| XGBoost-MLP回归模型 | R方 | 0.9956 |
| 均方误差 | 184.8518 | |
| 解释方差分 | 0.9957 | |
| 绝对误差 | 10.6247 | |
从上表可以看出，R方分值为0.9956，说明模型效果比较好。
关键代码如下：
7.2 真实值与预测值对比图
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了SSA智能麻雀搜索算法优化XGBoost-MLP回归算法来构建回归模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。
