多元分类预测 | Matlab基于xgboost(XGBOOST) 数据分类预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

随着科技的不断发展和应用，数据分类在各个领域中变得越来越重要。特别是在工业生产中，故障数据的分类对于提高生产效率和降低成本具有重要意义。因此，基于XGBOOST实现故障数据分类成为了一个热门的研究方向。

XGBOOST是一种基于决策树的集成学习算法，它在数据分类和回归问题上表现出色。在工业生产中，故障数据分类是一个典型的多分类问题，而XGBOOST正是在这方面有着出色的表现。它能够处理大规模的数据集，具有较高的准确性和鲁棒性，因此被广泛应用于工业生产中的故障数据分类任务。

在基于XGBOOST实现故障数据分类的过程中，首先需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、特征提取和特征选择等步骤。接着，需要将数据集划分为训练集和测试集，以便对模型进行训练和评估。在训练模型时，需要选择合适的参数和调整模型的复杂度，以获得最佳的分类效果。最后，通过对测试集的预测结果进行评估，可以得到模型的准确性和可靠性。

除了基本的数据处理和模型训练步骤，还可以通过特征工程和模型融合等方法进一步提高故障数据分类的效果。特征工程可以通过构建新的特征或组合现有特征来提高模型的表现，而模型融合则可以通过将多个模型的预测结果进行结合来提高分类的准确性和鲁棒性。

总的来说，基于XGBOOST实现故障数据分类是一个复杂而又有挑战性的任务，但通过合理的数据处理和模型训练，以及一些高级的技术手段，可以取得令人满意的分类效果。随着工业生产数据的不断积累和应用，基于XGBOOST的故障数据分类将会在工业生产中发挥越来越重要的作用。

📣 部分代码

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
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 = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 贾皓阳,钱宇.基于贝叶斯优化XGBoost算法的变压器故障诊断[J].黄河水利职业技术学院学报, 2023, 35(2):37-43.

[2] 赵鹏东,张鹏,杜保华,等.一种基于贝叶斯优化XGBoost算法预警风电机组轴承故障的方法:CN202210421898.4[P].CN202210421898.4[2023-11-18].

[3] 张又文,冯斌,陈页,等.基于遗传算法优化XGBoost的油浸式变压器故障诊断方法[J].电力自动化设备, 2021, 41(2):7.DOI:10.16081/j.epae.202012021.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合