Matlab
实现LightGBM+BO-Transformer-LSTM
轻量级梯度提升机（
LightGBM
）+贝叶斯优化算法（
BO）结合Transformer-LSTM
模型多变量回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着大数据时代的到来，各种复杂的预测任务面临着巨大的挑战，尤其是在金融、医疗、工业等领域，多变量回归预测问题已成为关键的研究方向。传统的回归算法往往无法有效处理复杂的高维数据，尤其是在数据量大且特征之间存在强烈非线性关系的情况下，常常难以获得令人满意的预测结果。因此，如何通过更高效、更精确的算法来解决此类问题，成为了当前学术界和工业界的热点问题。
LightGBM
作为一种高效的梯度提升机（
GBDT
）算法，已经在众多预测任务中取得了良好的效果。它能够处理高维数据，适应不同规模的样本，且具有较高的预测准确性和较低的计算成本。贝叶斯优化（
BO）算法则在超参数调优方面展现了优越的性能，能够根据现有数据的分布情况进行高效的搜索，减少冗余计算，提升模型的泛化能力。
然而，尽管
LightGBM
和贝叶斯优化算法在各自领域表现优异，但它们在处理时序性数据时的局限性较大 ...