企业官网建设流程全解析

播州区住房城乡建设路的网站,wordpress图片主题Repay,小公司做网站多少钱,成都网站建设网站建设基于LightGBM算法的数据回归预测 LightGBM回归 matlab代码注#xff1a;暂无Matlab版本要求 -- 推荐 2018B 版本及以上 注#xff1a;仅支持 Windows 64位系统直接开整#xff0c;咱们今天聊点实在的——用Matlab搞LightGBM回归预测。虽然官方没明说版本限制#xff0c;但实…基于LightGBM算法的数据回归预测 LightGBM回归 matlab代码 注暂无Matlab版本要求 -- 推荐 2018B 版本及以上 注仅支持 Windows 64位系统直接开整咱们今天聊点实在的——用Matlab搞LightGBM回归预测。虽然官方没明说版本限制但实测2018B之后的版本兼容性更稳尤其是Windows系统下跑起来不容易报妖蛾子。环境配置先走起到LightGBM官网下Windows预编译包解压扔到Matlab能找着的路径在Matlab命令行敲mex -setup确认C编译器可用没装的先去装VS2015以上把lgbm.dll扔进系统环境变量或者当前工作目录上代码不废话% 数据准备以波士顿房价为例 data readtable(boston.csv); X table2array(data(:,1:end-1)); y data.medv; [train_X, test_X, train_y, test_y] train_test_split(X, y, 0.8); % 转成LightGBM需要的格式 lgb_train lgbm.Dataset(train_X, train_y); lgb_val lgbm.Dataset(test_X, test_y, reference, lgb_train); % 参数设置重点看注释 params struct(... objective, regression,... % 回归任务 metric, {l2},... % 用MSE评估 num_leaves, 31,... % 单棵树复杂度控制 learning_rate, 0.05,... % 步子别太大容易扯 feature_fraction, 0.9,... % 防过拟合神器 verbosity, -1); % 闭嘴模式 % 开练 model lgbm.train(params, lgb_train, 500, lgb_val); % 预测与评估 preds model.predict(test_X); mse mean((preds - test_y).^2); fprintf(实测MSE: %.4f\n, mse);参数调优三板斧num_leaves别超过特征数量的2倍32-256之间试mindatain_leaf设个20-100防止过拟合featurefraction和baggingfraction搭配使用效果更佳避坑指南遇到过Invalid data format报错八成是数据没转double型。用X double(X)强制转换解决。预测时如果出现负值试试在参数里加mindatainleaf:20和lambdal1:0.1约束下输出范围。可视化部分可以上Matlab传统艺能scatter(test_y, preds); hold on; plot([min(test_y), max(test_y)], [min(test_y), max(test_y)], r--); xlabel(实际值); ylabel(预测值); title(LightGBM回归效果);这张散点图能直观看出预测值和真实值的贴合程度点越靠近红色虚线说明预测越准。