说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取 或者私信获取。

1.项目背景

随着大数据和人工智能技术的快速发展，回归预测在金融、气象、能源等多个领域中扮演着至关重要的角色。渐进梯度回归树（Gradient Boosted Regression Trees, GBRT）作为一种高效的集成学习方法，因其在处理非线性关系和高维数据时的优异表现而被广泛应用。然而，GBRT的性能在很大程度上依赖于其超参数的选择，传统的网格搜索和随机搜索方法在高维空间中效率较低，难以找到最优解。鹅优化算法（GOOSE Algorithm, GO）作为一种新兴的群体智能优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点，能够有效提升模型优化效率。本项目旨在利用GO算法对GBRT模型的超参数进行优化，以提升回归预测的精度和稳定性，为复杂回归问题提供更加高效的解决方案。

本项目通过Python实现GO鹅优化算法优化GBRT渐进梯度回归树回归模型项目实战。           

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： 

5.3 数据归一化

数据归一化关键代码如下：

6.构建GO鹅优化算法优化GBRT渐进梯度回归树回归模型   

主要使用通过GO鹅优化算法优化GBRT渐进梯度回归树回归模型，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	GBRT渐进梯度回归树回归模型	n_estimators=best_n_estimators
2		max_depth=best_max_depth
3		min_samples_split=best_min_samples_split

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
GBRT渐进梯度回归树回归模型	R方	0.8255
	均方误差	0.004
	解释方差分	0.8265
	绝对误差	0.0492

从上表可以看出，R方分值为0.8255，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GBRT渐进梯度回归树回归模型项目实战，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。