Matlab
实现基于
LightGBM
的多特征输入多类别输出模型的详细项目实例
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LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度提升框架，它被广泛应用于机器学习中的分类、回归和排序问题。随着大数据的兴起，越来越多的应用需要处理大量的特征和类别输出，尤其是在多分类任务中，传统的机器学习算法可能因其复杂性和计算时间而无法满足需求。LightGBM通过其独特的训练方法和优化技巧，大大提高了训练速度和预测效率，成为多类问题中非常受欢迎的选择。
近年来，随着数据挖掘和机器学习在各行各业的应用扩展，越来越多的多特征、多类别问题被提出。这些问题通常涉及多个输入特征，并且需要模型能够准确地预测一个类别值，或者在给定输入条件下为每个类别分配一个概率。这种类型的问题广泛应用于金融预测、医学诊断、推荐系统等领域。例如，在金融风险控制中，需要基于大量用户特征预测其违约概率，或在医学中基于患者的各种生理数据进行疾病预测。对于这类问题，传统的算法 ...