分类预测 | SSA-LightGBM基于麻雀算法优化轻量级梯度提升机算法数据分类预测Matlab程序
目录
- 分类预测 | SSA-LightGBM基于麻雀算法优化轻量级梯度提升机算法数据分类预测Matlab程序
- 效果一览
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
效果一览
基本介绍
分类预测 | SSA-LightGBM基于麻雀算法优化轻量级梯度提升机算法数据分类预测Matlab程序（完整程序和数据）
麻雀算法（Sparrow Search Algorithm）是一种新兴的启发式优化算法，灵感来源于麻雀觅食的行为。梯度提升机（Gradient Boosting Machine，GBM）是一种常用的集成学习算法。将麻雀算法用于优化轻量级梯度提升机算法可以帮助提高其分类预测性能。
数据准备：
确保您有适当的数据集，包括训练数据和测试数据。
对数据进行预处理。
轻量级梯度提升机算法：
使用轻量级的梯度提升机算法作为基础分类器。这可以是类似LightGBM实现。
麻雀算法优化：
实现麻雀算法的优化过程，以调整梯度提升机算法的超参数，如学习率、树的数量、树的深度等。
麻雀算法的优化过程可以包括种群初始化、搜索空间定义、适应度函数设计等步骤。
交叉验证：
使用交叉验证来评估不同参数配置下的模型性能，选择最佳的超参数组合。
模型训练和预测：
使用最佳超参数组合训练轻量级梯度提升机模型。
对测试数据进行预测，并评估模型性能，如准确率等。
程序设计
- 完整程序和数据下载方式私信博主回复分类预测 | SSA-LightGBM基于麻雀算法优化轻量级梯度提升机算法数据分类预测Matlab程序
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 读取数据
res = xlsread('数据集.xlsx','sheet1');
addpath(genpath(pwd));
%% 分析数据
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_dim = size(res, 2) - 1; % 特征维度
num_res = size(res, 1); % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
flag_conusion = 1; % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）
disp('此程序务必用2023b及其以上版本的MATLAB！否则会报错！')
%% 设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];
%% 划分数据集
for i = 1 : num_class
mid_res = res((res(:, end) == i), :); % 循环取出不同类别的样本
mid_size = size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数
mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数
P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入
T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出
P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入
T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出
end
%% 数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';
%% 得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);
%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
