MATLAB
实现基于
XGBoost-LSTM
极端梯度提升（
XGBoost
）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行多特征分类预测的详细项目实例
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在众多现实场景中，数据既具有强非线性关系，又蕴含显著的时间依赖结构。传统基于树的集成学习善于刻画特征间复杂的非线性与高阶交互，但通常把样本视作独立同分布个体；循环神经网络与长短期记忆网络则擅长在时间维度上捕获长期依赖，但原始输入若存在强烈的非线性交互或变量尺度差异，单纯依靠端到端训练往往会出现优化困难、收敛慢、对超参数敏感等问题。将极端梯度提升与长短期记忆网络进行有机融合，能够把基于树的判别式能力与基于记忆门控的时序建模能力叠加起来，以提升多特征时序分类任务的鲁棒性、可解释性与泛化表现。极端梯度提升通过二阶泰勒展开和按树迭代拟合残差的方式，快速逼近复杂损失地形；分裂节点时的贪心增益计算与正则项共同抑制过拟合，使得模型对异常值与异质噪声具有较高容错性。长短期记忆网络在门控结构的帮助下，能在较长窗口内稳定传播梯度，保留与抑制关 ...