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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
1.项目背景
萤火虫算法（Fire-fly algorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出 , 作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。
本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化XGBoost回归模型。
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变量直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
从上图可以看到，y变量主要集中在-400~400之间。
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：
6.构建FA萤火虫优化算法优化XGBoost回归模型
主要使用FA萤火虫优化算法优化XGBoost回归算法，用于目标回归。
6.1 FA萤火虫优化算法寻找的最优参数
最优参数：
6.2 最优参数值构建模型
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | XGBoost回归模型 | n_estimators=best_n_estimators |
| 2 | learning_rate=best_learning_rate |
7.模型评估
7.1 评估指标及结果
评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| XGBoost回归模型 | R方 | 0.9292 |
| 均方误差 | 2779.288 | |
| 可解释方差值 | 0.9292 | |
| 平均绝对误差 | 41.0782 | |
从上表可以看出，R方0.9292，说明模型效果较好。
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，模型拟合效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了FA萤火虫优化算法寻找XGBoost回归算法的最优参数值来构建回归模型，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。
# 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：# 项目说明：链接：https://pan.baidu.com/s/1KQVwGT7dhYMpsgDEFQVoFA
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