Python
实现基于
PSO-LightGBM
粒子群优化算法（
PSO）优化轻量级梯度提升机（
LightGBM
）进行分类预测的详细项目实例
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随着人工智能和大数据技术的迅速发展，机器学习在各个领域的应用变得愈加广泛，特别是在分类任务中，准确率和模型效率的提升成为研究热点。LightGBM作为一种基于梯度提升树（GBDT）的高效算法，凭借其快速训练速度、低内存消耗和良好的性能表现，受到了广泛关注。然而，LightGBM模型在实际应用中存在许多超参数，如学习率、树的深度、叶子节点数、正则化参数等，这些参数对模型性能影响显著，传统的手动调参或网格搜索方法效率低下且难以找到全局最优解。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）作为一种群智能优化算法，模仿鸟群觅食行为，通过群体协作和个体记忆寻找最优解，适合解决连续空间的优化问题。将PSO应用于LightGBM超参数优化，可以自动搜索超参数空间，提升模型性能，同时节省大量调参时间。尤其是 ...