LightGBM预测 matlab代码

LightGBM是一个基于决策树算法的机器学习框架，可以用于分类和回归问题。Matlab本身不支持LightGBM，但可以通过Matlab调用Python的LightGBM模块来进行预测。

以下是一个使用Matlab调用Python LightGBM模块进行预测的示例代码：

%% 加载测试数据
test_data = csvread('test_data.csv');

%% 调用Python LightGBM模块进行预测
cmd = 'python';
arg1 = 'predict.py';    % 预测脚本名称
arg2 = 'model.txt';    % LightGBM模型文件路径
arg3 = 'output.txt';   % 预测结果输出文件路径
arg4 = 'test_data.csv'; % 测试数据文件路径
system([cmd ' ' arg1 ' ' arg2 ' ' arg3 ' ' arg4]);

%% 加载预测结果
output = csvread('output.txt');

其中，`predict.py`是一个Python脚本，用于调用LightGBM模型进行预测。以下是一个示例脚本：

import lightgbm as lgb
import numpy as np
import sys

model_file = sys.argv[1]    # LightGBM模型文件路径
output_file = sys.argv[2]   # 预测结果输出文件路径
test_file = sys.argv[3]     # 测试数据文件路径

# 加载模型
bst = lgb.Booster(model_file=model_file)

# 加载测试数据
test_data = np.loadtxt(test_file, delimiter=',')

# 进行预测
pred = bst.predict(test_data)

# 保存预测结果
np.savetxt(output_file, pred)

在使用这个方法进行预测之前，需要先在Python环境中安装LightGBM模块。可以使用以下命令来安装：

pip install lightgbm