Matlab
实现PSO-LightGBM
粒子群优化算法（
PSO）优化轻量级梯度提升机分类预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
粒子群优化（
PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模仿鸟群觅食的行为，通过模拟粒子在解空间中移动来找到问题的最优解。在机器学习中，
PSO算法常用于优化模型的超参数，以提高分类预测的精度和速度。
LightGBM
（Light Gradient Boosting Machine
）是微软提出的一种高效的梯度提升树（
GBDT
）算法，相较于传统的
GBDT
算法，LightGBM
具有更好的性能和较低的内存消耗，尤其适用于大规模数据集的训练。由于其高效性和精准度，
LightGBM
已经广泛应用于分类、回归等多个领域。
在本项目中，
PSO算法将与
LightGBM
结合，优化其超参数配置，以提高分类预测的准确率。通过粒子群优化算法优化
LightGBM
的超参数，如学习率、树的数量、最大深度等，可以显著提升模型的预测能力，从而为各类应用提供更高效的解决方 ...