PID搜索算法优化LightGBM分类预测：Matlab实现与结果对比

资源摘要信息:"PID-LightGBM的PID搜索算法优化LightGBM分类预测，优化前后对比（Matlab完整源码和数据）" 知识点: 1. PID控制器及其搜索算法:PID（比例-积分-微分）控制器是一种常用的反馈控制器，它的目的是产生一个控制作用，使得系统的输出能够跟随给定的参考输入。PID搜索算法是一种算法，用于自动调整PID控制器的三个参数（比例、积分、微分），以达到最优的控制效果。在本资源中，PID搜索算法被用来优化LightGBM的分类预测。 2. LightGBM:LightGBM是一种梯度提升框架，基于决策树算法，用于分类、回归、排序等任务。它具有高效、灵活、可扩展的特点。LightGBM使用基于直方图的算法，该算法可以高效地处理大规模数据。 3. Matlab与Python的交互:资源中提供了Matlab代码来调用Python中的LightGBM库。在Matlab中调用Python代码需要借助Matlab的Python接口功能。这涉及到在Matlab中设置Python环境，加载Python模块等操作。 4. 混淆矩阵、预测准确率:混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的工具，它显示了实际类别与模型预测类别之间的关系。预测准确率是衡量分类模型性能的一个指标，表示模型预测正确的比例。 5. 参数化编程:参数化编程是一种编程技术，通过改变参数值来控制程序的行为。在本资源中，代码被设计为参数化，用户可以方便地更改参数值。 6. 适用对象与专业背景:资源适用于计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。这些专业的学生可以通过本资源学习和应用机器学习、深度学习以及编程技巧。 7. 作者介绍:作者是机器学习之心，有博客专家认证，是机器学习领域创作者，博客之星TOP50。作者从事Matlab、Python算法仿真工作8年，可以提供更多的仿真源码、数据集定制服务。资源中提供了作者的联系方式。 8. 文件名称列表:文件列表中包含了Matlab源文件（main.m、zjyanseplotConfMat.m、PSA.m、getObjValue.m、Initialization.m）和图片文件（2.png、4.png、1.png、3.png、5.png）。这些文件涉及到PID-LightGBM算法的实现、结果展示以及数据处理等。