MATLAB
实现基于
BKA-LightGBM
黑翅鸢优化算法（
BKA）优化轻量级梯度提升机分类预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的快速发展，机器学习在各种实际应用中得到了广泛的应用，尤其是在分类问题中的表现尤为突出。分类预测任务涉及将数据根据某些特征分配到不同的类别，广泛应用于金融、医疗、营销等领域。在这些领域，准确的分类预测不仅能提高决策效率，还能带来较高的经济价值。然而，随着数据量的增加和特征维度的提高，传统机器学习方法在处理复杂数据时面临着许多挑战，特别是在高维、大规模数据集上的计算效率和预测准确度。为了解决这些问题，轻量级梯度提升机（
LightGBM
）作为一种高效的机器学习算法，因其高效的训练速度和优秀的预测性能，逐渐成为解决分类问题的首选算法之一。
然而，LightGBM
虽然在处理大规模数据集时表现优异，但其模型参数的选择和优化依然是影响其性能的关键因素。为了提高模型的泛化能力和预测精度，优化
LightGBM
的超参数变得尤为重要。传统的优化方法 ...