1 合集更新介绍
1.1 新增 SHAP 可视化分析
注意：本次更新可视化模型继续加入基于 Python 的回归预测模型合集中，之前购买的同学请及时更新下载!（性价比极高）
1.2 合集简介
什么是回归预测？和一般的时间序列预测有什么不同？
（1）回归预测：
- 回归预测通常指的是利用特征来预测一个连续型的目标变量。例如，根据房屋的面积、地理位置、房龄等特征来预测房价。在回归预测中，目标变量一般是连续的实数值，可以是任意范围内的数值。
- 回归预测的特征可以包括各种类型的数据，包括数值型、类别型、文本型等，而目标变量是连续的实数值。
- 常见的回归模型包括线性回归、岭回归、Lasso回归、决策树回归、随机森林回归等。
（2）时间序列预测：
- 时间序列预测是指根据一系列按时间顺序排列的数据点，预测未来的数值。这些数据点通常是按照固定时间间隔采集的，比如每天、每月或每年。
- 时间序列预测的目标是根据过去的数据来预测未来的数值，因此 时间顺序 在预测任务中非常重要。
- 时间序列预测通常涉及到一些特定的方法，比如ARIMA模型、LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络、Prophet模型等，这些方法能够充分利用数据中的时间结构和周期性。
● 数据集：Kaggle平台—洪水数据集
● 环境框架：python 3.9 pytorch 2.1 及其以上版本均可运行
● 使用对象：入门学习，论文需求者
● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。
● 配套文件：详细的环境配置安装教程，模型、参数讲解文档
包括完整流程数据代码处理：
回归预测数据集制作、数据加载、模型定义、参数设置、模型训练、模型测试、预测可视化、模型评估
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3 基于CNN-SENet的回归模型
3.1 定义CNN-SENet网络模型
3.2 设置参数，训练模型
50个epoch，mse极低，CNN-SENet网络效果显著，模型能够充分提取数据的多尺度特征，收敛速度快，性能特别优越，效果明显。
4 模型评估与可视化
4.1 模型评估
4.2 回归预测拟合
4.3 基于 SHAP 可解释性分析
新增可视化对比：
更新介绍：
1. 新增 注意力机制模型：
2. 新增组合预测模型：
3. 新增KAN网络组合预测模型：
包括完整流程数据代码处理：
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配有代码、文件介绍：
前言
本文基于 Kaggle平台—洪水数据集的回归预测（ 文末附数据集 ），介绍一种全家桶中超强回归预测模型XGBoost。
数据集共50000个样本，20个特征，来预测FloodProbability（洪水概率）： 该结果变量基于上述因素预测洪水的可能性，可能表示为0到1之间的概率。
1 数据预处理
2 基于XGBoost的回归预测模型
2.1 XGBoost 参数寻优过程
树的棵树
树的深度
学习率
3 结果可视化和预测、模型评估
3.1 预测结果可视化
3.2 模型评估
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往期精彩内容：
时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较
风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型
风速预测（五）基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型
风速预测（六）基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型
CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA)
CEEMDAN +组合预测模型(Transformer - BiLSTM + ARIMA)
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-Transformer + ARIMA)
多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型
多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型
多特征变量序列预测(四) Transformer-BiLSTM风速预测模型
多特征变量序列预测(五) CEEMDAN+CNN-LSTM风速预测模型
多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型
基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型
基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-Transformer-BiGRU预测模型
多特征变量序列预测(七) CEEMDAN+Transformer-BiLSTM预测模型
多特征变量序列预测(八)基于麻雀优化算法的CEEMDAN-SSA-BiLSTM预测模型
多特征变量序列预测(11) 基于Pytorch的TCN-GRU预测模型
VMD + CEEMDAN 二次分解，CNN-LSTM预测模型
VMD + CEEMDAN 二次分解，CNN-Transformer预测模型
VMD + CEEMDAN 二次分解，Transformer-BiGRU预测模型
END
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