回歸預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)基于LightGBM算法的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)（多指標(biāo)，多圖）
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LightGBM算法是一種高效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它在數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)中表現(xiàn)出色。在本文中，我們將探討LightGBM算法在數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，以及其優(yōu)勢(shì)和局限性。
首先，讓我們來(lái)了解一下LightGBM算法的基本原理。LightGBM是一種基于決策樹的梯度提升框架，它采用了基于直方圖的決策樹算法，能夠高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。與傳統(tǒng)的梯度提升決策樹算法相比，LightGBM具有更快的訓(xùn)練速度和更低的內(nèi)存消耗，同時(shí)在準(zhǔn)確性上也有一定的優(yōu)勢(shì)。
在數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)中，LightGBM算法具有以下優(yōu)勢(shì)：
高效性：LightGBM算法能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并且具有較快的訓(xùn)練速度，這使得它在實(shí)際應(yīng)用中能夠更快地得出預(yù)測(cè)結(jié)果。
準(zhǔn)確性：由于LightGBM采用了基于直方圖的決策樹算法，它能夠更好地處理數(shù)據(jù)中的特征，從而提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
靈活性：LightGBM算法支持多種優(yōu)化目標(biāo)和自定義損失函數(shù)，能夠滿足不同場(chǎng)景下的需求。
然而，LightGBM算法在數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)中也存在一些局限性：
對(duì)異常值敏感：由于LightGBM算法采用了基于直方圖的決策樹算法，對(duì)異常值較為敏感，需要在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段進(jìn)行特殊處理。
參數(shù)調(diào)優(yōu)復(fù)雜：LightGBM算法有多個(gè)參數(shù)需要調(diào)優(yōu)，對(duì)于一些初學(xué)者來(lái)說(shuō)可能需要一定的學(xué)習(xí)成本。
綜上所述，LightGBM算法在數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)中具有較好的表現(xiàn)，尤其適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和追求高準(zhǔn)確性的場(chǎng)景。在實(shí)際應(yīng)用中，我們需要充分了解其優(yōu)勢(shì)和局限性，合理選擇模型參數(shù)，并在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段注意異常值的處理，以確保模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。希望本文能夠?qū)δ私釲ightGBM算法在數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)中的應(yīng)用有所幫助。
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%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );
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?? 參考文獻(xiàn)
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[1] 張文,崔浩亮,王旭,等.基于LightGBM回歸算法的造紙行業(yè)氣罩設(shè)備指標(biāo)預(yù)測(cè)方法:202211272699[P][2023-11-30].
[2] 沙靖嵐.基于LightGBM與XGBoost算法的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸違約預(yù)測(cè)模型的比較研究[D].東北財(cái)經(jīng)大學(xué),2017.
