BWO-LightGBM算法Matlab实现及优化效果分析

资源摘要信息: "本资源提供了一个使用Matlab实现的名为BWO-LightGBM的白鲸优化算法（BWO），该算法用于优化LightGBM模型的分类预测性能。资源包含了完整的Matlab源码以及相应的数据集，支持Matlab 2023及以上版本运行，并需要配置Python的LightGBM库。 在描述中提到，通过BWO算法优化LightGBM模型前后，可以得到性能对比的数据和图表。通过Matlab调用Python的LightGBM库，实现模型的训练和优化，并最终输出了对比图、混淆矩阵图和预测准确率。这些输出为研究者提供了直观的性能评估。 代码特点包括参数化编程，参数的灵活更改以及清晰的编程思路，代码中还附有详细的注释，便于理解和调试。这使得资源对于计算机、电子信息工程、数学等专业的学生在进行课程设计、期末大作业和毕业设计时具有很高的实用性。 作者是一名机器学习领域的专家和博客认证作者，有着丰富的Matlab和Python算法仿真经验。资源中提供了作者的联系方式，并承诺可以根据需求定制更多的仿真源码和数据集。 在提供的压缩包子文件中，包含了以下文件: - main.m：这是主函数文件，用于调用其他相关模块，实现BWO-LightGBM算法的运行和结果的输出。 - BWO.m：包含白鲸优化算法（BWO）的实现细节，该算法用于对LightGBM模型参数进行优化。 - zjyanseplotConfMat.m：用于绘制混淆矩阵的Matlab函数，提供了可视化的分类性能评估。 - getObjValue.m：该函数用于获取优化过程中的目标函数值。 - Initialization.m：负责初始化参数和变量，为算法运行准备初始环境。 - 2.png、4.png、1.png、3.png、5.png：这些文件为算法优化前后性能对比的图表文件。 本资源适合想要提高LightGBM模型性能，或者对比不同优化算法效果的机器学习研究者和学生使用。用户可以在自己的机器上配置环境，运行源码，并根据需要进行参数调整和算法优化，进一步探索白鲸优化算法在LightGBM模型上的表现。"