好的，下面是根据你提供的主题，结合我自己的知识和经验所写的文章。
基于北方苍鹰算法（NGO）优化 XGBoost 回归模型——MATLAB 小白新手适用
一、背景介绍
近年来，数据回归预测在许多领域中得到了广泛的应用。XGBoost 作为一种优秀的机器学习
算法，在回归预测中表现出了强大的能力。然而，为了进一步提高预测的准确性和效率，我
们可以采用优化算法对 XGBoost 模型进行优化。本文将介绍一种基于北方苍鹰算法（NGO）
优化 XGBoost 回归模型的方法，并使用 MATLAB 实现。
二、运行环境要求
为了确保程序的正常运行，要求 MATLAB 版本为 2018b 及其以上。此外，程序所使用的数
据集应为 excel 格式，方便数据的导入和处理。
三、评价指标
在模型训练和评估过程中，我们将使用 R2、MAE、MSE 和 RMSE 等评价指标。这些指标可
以帮助我们全面了解模型的性能，从而对模型进行优化。
四、程序实现
1. 数据准备
首先，我们需要将数据集导入到 MATLAB 中。数据集应包含多变量输入和单输出，格式为
excel。在 MATLAB 中，我们可以使用 readtable 或 readmatrix 函数来导入数据。
2. 模型训练
在数据准备完毕后，我们可以开始训练模型。首先，我们需要将数据集划分为训练集和测试
集。然后，使用 XGBoost 算法对训练集进行训练，得到初始的回归模型。
3. NGO 算法优化
为了进一步提高模型的性能，我们采用北方苍鹰算法（NGO）对 XGBoost 模型进行优化。
在 MATLAB 中，我们可以编写 NGO 算法的代码，通过调整 XGBoost 模型中的参数，来达到
优化模型的目的。
4. 模型评估
在模型训练和优化完成后，我们需要对模型进行评估。我们可以使用测试集来检验模型的性
能，并计算 R2、MAE、MSE 和 RMSE 等评价指标。此外，我们还可以绘制出模型的预测结
果图和实际结果图，以便更直观地了解模型的性能。
