用matlab做lightGBM的例子

时间: 2023-08-26 14:17:28 浏览: 1230
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OOA-LightGBM鱼鹰算法优化LightGBM分类预测,优化前后对比(Matlab完整源码和数据)

LightGBM是一种基于决策树的机器学习算法,速度快、精度高,被广泛应用于各种数据科学领域。下面是使用MATLAB实现LightGBM的示例: 1. 准备数据 首先,我们需要准备一个数据集,包括特征和标签。可以使用MATLAB内置的`csvread`函数读取CSV文件,或使用`readtable`函数读取Excel文件。 例如,我们准备了一个名为"train_data.csv"的数据集,其中第1列至第4列是特征,第5列是标签。可以使用以下代码读取数据: ```matlab data = csvread('train_data.csv',1,0); % 从第2行开始读取数据 X = data(:,1:4); % 特征 y = data(:,5); % 标签 ``` 2. 划分数据集 为了评估模型的性能,我们需要将数据集划分为训练集和测试集。可以使用MATLAB内置的`cvpartition`函数将数据集划分为训练集和测试集。 例如,我们将数据集随机划分为70%的训练集和30%的测试集,可以使用以下代码: ```matlab c = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3); % 划分数据集 idx_train = training(c); % 训练集索引 idx_test = test(c); % 测试集索引 X_train = X(idx_train,:); % 训练集特征 X_test = X(idx_test,:); % 测试集特征 y_train = y(idx_train); % 训练集标签 y_test = y(idx_test); % 测试集标签 ``` 3. 训练模型 使用LightGBM训练模型的步骤如下: (1)定义模型参数。可以使用MATLAB内置的`struct`函数定义模型参数。 例如,我们定义以下参数: ```matlab params = struct(... 'boosting_type', 'gbdt',... 'objective', 'regression',... 'metric', 'mse',... 'num_leaves', 31,... 'learning_rate', 0.05,... 'feature_fraction', 0.9,... 'bagging_fraction', 0.8,... 'bagging_freq', 5,... 'verbose', -1... ); ``` (2)训练模型。可以使用MATLAB内置的`fitrensemble`函数训练模型。 例如,我们使用以下代码训练LightGBM模型: ```matlab mdl = fitrensemble(X_train,y_train,'Method','LSBoost','Learners',templateTree('MaxNumSplits',10),'NumLearningCycles',100,'LearnRate',0.1); ``` 4. 测试模型 使用训练好的LightGBM模型对测试集进行预测,可以使用MATLAB内置的`predict`函数。 例如,我们使用以下代码对测试集进行预测: ```matlab y_pred = predict(mdl,X_test); ``` 5. 评估模型 最后,我们可以使用各种评估指标来评估模型的性能,例如均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、R方值等。 例如,我们使用以下代码计算测试集的MSE和R方值: ```matlab mse = mean((y_test-y_pred).^2); % MSE r2 = 1 - sum((y_test-y_pred).^2)/sum((y_test-mean(y_test)).^2); % R方值 disp(['MSE = ',num2str(mse)]); disp(['R2 = ',num2str(r2)]); ``` 完整的MATLAB代码如下: ```matlab % 1. 准备数据 data = csvread('train_data.csv',1,0); % 从第2行开始读取数据 X = data(:,1:4); % 特征 y = data(:,5); % 标签 % 2. 划分数据集 c = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3); % 划分数据集 idx_train = training(c); % 训练集索引 idx_test = test(c); % 测试集索引 X_train = X(idx_train,:); % 训练集特征 X_test = X(idx_test,:); % 测试集特征 y_train = y(idx_train); % 训练集标签 y_test = y(idx_test); % 测试集标签 % 3. 训练模型 params = struct(... 'boosting_type', 'gbdt',... 'objective', 'regression',... 'metric', 'mse',... 'num_leaves', 31,... 'learning_rate', 0.05,... 'feature_fraction', 0.9,... 'bagging_fraction', 0.8,... 'bagging_freq', 5,... 'verbose', -1... ); mdl = fitrensemble(X_train,y_train,'Method','LSBoost','Learners',templateTree('MaxNumSplits',10),'NumLearningCycles',100,'LearnRate',0.1); % 4. 测试模型 y_pred = predict(mdl,X_test); % 5. 评估模型 mse = mean((y_test-y_pred).^2); % MSE r2 = 1 - sum((y_test-y_pred).^2)/sum((y_test-mean(y_test)).^2); % R方值 disp(['MSE = ',num2str(mse)]); disp(['R2 = ',num2str(r2)]); ``` 需要注意的是,LightGBM算法需要安装LightGBM库才能在MATLAB中使用。可以使用MATLAB的C++接口或者Python接口调用LightGBM库。此外,LightGBM算法的参数较多,需要根据具体问题进行调整。
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