Python
实现基于
BKA-LightGBM
黑翅鸢优化算法（
BKA）优化轻量级梯度提升机进行分类预测的详细项目实例
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随着数据科学与人工智能技术的快速发展，机器学习算法尤其是集成学习模型在各类分类任务中的表现日益卓越。轻量级梯度提升机（LightGBM）以其高效的训练速度、较低的内存消耗和良好的分类性能，已成为工业界和学术界广泛采用的主流算法之一。然而，LightGBM模型的性能在很大程度上依赖于超参数的合理设置。传统的超参数调优方法，如网格搜索和随机搜索，往往计算开销大，效率低下，难以满足大规模数据环境下的需求。
在此背景下，基于智能优化算法的超参数调优技术逐渐成为提升模型性能的关键手段。黑翅鸢优化算法（Black Kite Algorithm，简称BKA）作为一种新兴的群体智能优化算法，模拟了黑翅鸢捕食行为的高效搜索策略，具备快速收敛和全局搜索能力。结合BKA对LightGBM的超参数优化，能够在复杂的参数空间中寻找最优解，进一步提高分类模型的准确率和泛化能力。 ...