Python实现GO鹅优化算法优化Catboost回归模型项目实战

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

 在当今的数据驱动时代，机器学习模型在各种应用中扮演着至关重要的角色。特别是在预测分析、风险评估和决策支持系统等领域，精确的回归模型可以显著提升业务效率和准确性。然而，构建一个高性能的回归模型并非易事，它通常需要对大量数据进行复杂的特征工程，并且需要仔细调整模型参数以达到最佳性能。

本项目旨在通过结合两种先进的优化技术——GO鹅优化算法（Goose Optimization Algorithm, GOA） 和 CatBoost 回归模型，来提升回归模型的预测精度和鲁棒性。GO鹅优化算法是一种新型的群体智能优化算法，灵感来源于鹅群的觅食行为，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。而CatBoost 是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）的强大回归模型，因其出色的处理类别特征的能力和高计算效率，在工业界得到了广泛应用。

传统的回归模型训练过程中，超参数调优是一个耗时且复杂的过程。手动选择超参数不仅费时，而且很难找到最优解。此外，许多优化算法在处理大规模数据集时，容易陷入局部最优解，导致模型性能不佳。因此，如何高效地自动调整模型超参数并确保模型在不同数据集上的泛化能力，成为了一个亟待解决的问题。

本项目的总体目标是开发一个自动化工具，能够利用GO鹅优化算法自动调整CatBoost回归模型的超参数，从而提高模型的预测精度和鲁棒性。本项目通过结合GO鹅优化算法和CatBoost回归模型，旨在解决传统机器学习模型调优过程中的痛点，提升模型的性能和实用性。通过系统的实验验证和实际应用，本项目将为相关领域的研究和实践提供有价值的参考。 

本项目通过Python实现GO鹅优化算法优化Catboost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 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GO鹅优化算法优化Catboost回归模型   

主要使用通过GO鹅优化算法优化Catboost回归模型，用于目标回归。       

6.1 GO鹅优化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	Catboost回归模型	iterations=best_iterations
2		depth=best_depth
3		learning_rate=best_learning_rate

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
Catboost回归模型	R方	0.8674
	均方误差	3130.473
	解释方差分	0.8676
	绝对误差	39.2614

从上表可以看出，R方分值为0.8674，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Python实现GO鹅优化算法优化CatBoost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。