Matlab实现GOOSE优化LightGBM：性能对比与实战应用

资源摘要信息:"GOOSE-LightGBM的鹅优化算法是专为LightGBM分类预测模型设计的优化算法，它在Matlab环境下实现，并通过调用Python的LightGBM库来完成模型的训练与预测。GOOSE-LightGBM利用Matlab进行编程，实现了参数化编程，使得模型参数可以方便地进行更改，同时提供了清晰的编程思路和详细的注释，便于理解和维护。Matlab源码中包含了用于执行优化前后对比的完整代码，用户可以直观地看到优化效果，并通过输出的对比图、混淆矩阵图和预测准确率来评估模型性能。 为了使用此资源，用户需要确保其Matlab环境至少为2023版本，并已正确配置Python环境及LightGBM库。资源的兼容性测试链接提供了必要的环境配置指导。该资源适用于计算机科学、电子信息工程、数学等专业的学生，可以作为课程设计、期末大作业和毕业设计的参考或基础。 资源中的文件列表包括： - main.m：主函数，用于执行整个优化流程。 - GOOSE.m：实现GOOSE-LightGBM优化算法的核心文件。 - zjyanseplotConfMat.m：用于绘制混淆矩阵图的函数。 - getObjValue.m：用于获取优化目标函数值的函数。 - Initialization.m：初始化设置脚本，包括模型的参数配置。 - 1.png, 2.png, 3.png, 4.png, 5.png：运行代码后生成的图表文件，分别对应不同的对比图和结果展示。 作者是一名在机器学习领域拥有丰富经验的专家，博客专家认证，2023博客之星TOP50之一，专注于机器学习和深度学习的各个方面，包括时序分析、回归、分类、聚类和降维等，有着丰富的算法仿真经验。作者从事Matlab和Python算法仿真工作已有8年，提供了丰富的仿真源码和数据集，并提供定制服务。作者的联系方式可在其博客文章底部找到，博客上还提供了更多相关的仿真源码和数据集供私信定制。"