【2024 SCI】基于牛顿-拉夫逊（NRBO-Xgboost）的多元回归预测 Python代码
牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer, NBRO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），该成果由Sowmya等人于2024年2月发表在中科院2区Top SCI期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上。
NRBO-Xgboost可替换成其他模型；需定制代码请私聊~
全自动模型优化： 通过NRBO实现对Xgboost超参数的全面自动调整，以达到最佳性能。
可视化支持： 我们的代码还包含了丰富的可视化功能，利用Matplotlib和Seaborn库可以生成直观、美观的训练曲线、损失曲线、预测结果对比图等，帮助您更直观地了解模型的训练情况和性能表现。
性能评估：包含MSE、MAE和R²等多个评估指标，全面反映模型性能。
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