麻雀搜索算法优化XGBoost参数及其性能评估

用麻雀搜索算法调 XGBoost 参数，思路挺新鲜的，而且效果也不赖。你平时要手动一个个试参数？太低效了。这个方法直接上智能优化，树的数量、最大深度、学习率这些都能自动找出比较优的组合，适合对模型效果要求高的同学。

高质量的 Python 代码也有，拿来就能用。不止跑分好看，像R²、RMSE这些指标也对比得挺到位，看得出优化不是闹着玩的。而且 SSA 的策略对跳出局部最优还挺有一套，跑多次也稳定。

有意思的是，作者还提了其他的优化方法，比如遗传算法、粒子群啥的。如果你之前搞过这些，直接类比理解就好。如果没接触过，也可以顺带看看这些方向，说不定下次项目就用上了。

你要是常做模型调优，是 XGBoost 相关的，不妨试试这个方法。反正代码也不复杂，响应也快，调完模型的提升肉眼可见。如果你还在手调，那真挺浪费时间的，赶紧上智能优化吧。