Python
实现基于
LightGBM-BO-Transformer-LSTM
轻量级梯度提升机（
LightGBM
）结合贝叶斯优化算法（
BO）和Transformer-LSTM
模型进行多变量回归预测的详细项目实例
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现代工业和科学领域对多变量回归预测模型的需求日益增长，尤其是在时间序列分析、金融风险评估、气象预测、智能制造等多个高复杂度场景中。多变量回归问题本质上涉及多个输入变量对多个输出变量的关系建模，挑战在于数据的高维度、非线性、多尺度以及噪声干扰等特性。传统机器学习模型如线性回归和简单的神经网络在复杂非线性关系捕获上存在明显不足，因此提升模型的表达能力和泛化性能成为关键任务。近年来，LightGBM因其高效的梯度提升树架构在大规模数据处理和高维特征中表现突出，而Transformer和LSTM在捕获时序依赖和长期记忆信息方面展现出卓越能力。将这几种算法有机结合，辅以贝叶斯优化（Bayesian Optimization）对模型超参数进行智能搜索，能够极大地提 ...