一种基于CatBoost模型的氯离子扩散系数预测方法

本发明公开了一种基于CatBoost回归模型的氯离子扩散系数预测方法。该方法首先收集实测样本数据并进行数据清洗，确保数据的质量。随后，通过LASSO回归特征选择方法筛选出对目标值有显著贡献的特征，采用交叉验证选择最优的特征系数。接着，定义回归模型评估函数。然后，使用CatBoost回归模型进行训练，并通过网格搜索优化超参数，获得最佳模型参数。在训练集和测试集上进行预测，计算并输出模型评估指标，最后绘制拟合效果图和残差图，展示模型的预测能力和误差分布。通过结合LASSO特征选择和CatBoost回归模型，本发明提高了氯离子扩散系数的预测精度和稳定性，能够有效处理复杂的回归问题。