MATLAB
实现基于轻量级梯度提升机（
LightGBM
）进行多特征分类预测的详细项目实例
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在当前信息化、智能化高速发展的时代背景下，海量数据的产生和积累已经成为社会和企业数字化转型的重要推动力。多特征分类预测技术在金融风控、医疗健康、市场分析、工业智能制造、精准推荐等领域发挥着关键作用。传统机器学习方法如决策树、随机森林、支持向量机等，虽然具备较强的建模能力，但在面对高维复杂特征、庞大数据量和实时性要求时，常常面临模型精度、计算效率、内存消耗等方面的挑战。为了在实际生产应用中实现对多维度特征的准确、高效、低成本的自动分类预测，越来越多的研究与工程实践聚焦于基于集成学习的新型方法。
近年来，轻量级梯度提升机（LightGBM, Light Gradient Boosting Machine）因其极高的运算速度、低内存占用、支持高维稀疏特征、高效处理大规模数据等优势，在业界和学术界获得了广泛关注和应用。LightGBM由微软亚洲研究院提出，其核心思想是在提升树模型的基础 ...