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回歸預測是機器學習中重要的研究方向之一，有著廣闊的應用領域。為了進一步提升回歸預測的精度，提出了基于遺傳算法與隨機森林的 Gboost改進方法（ GA Xgboost_RF）。首先利用遺傳算法（ Genetic Algorithm，GA）良好的搜索能力和靈活性，以交叉驗證平均得分為目標函數值，對 Gboost算法和隨機森林算法（Raηdoπ Forest，RF）的參數進行調優，選出較好的參數集，分別建立 GA Xgboost和GARF模型。然后對 GA Xgboost和GARF進行變權組合，利用訓練集的預測值與真實值的均方誤差為目標函數，使用遺傳算法確定模型的權重。在UCⅠ數據集上進行了實驗，結果表明，與 Xgboost， RandomForest， GA Xgboost，GARF算法相比，在大部分數據集上 Ga Xgboost RF方法的均方誤差、絕對誤差和擬合度均優于單模型，其中在擬合度方面所提方法在不同數據集上提高了約0.01%~2.1%，是一種有效的回歸預測方法。
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