回归预测 | 基于LightGBM算法的数据回归预测（多指标，多图）附MATLAB实现

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内容介绍

LightGBM算法是一种高效的机器学习算法，它在数据回归预测中表现出色。在本文中，我们将探讨LightGBM算法在数据回归预测中的应用，以及其优势和局限性。

首先，让我们来了解一下LightGBM算法的基本原理。LightGBM是一种基于决策树的梯度提升框架，它采用了基于直方图的决策树算法，能够高效地处理大规模数据集。与传统的梯度提升决策树算法相比，LightGBM具有更快的训练速度和更低的内存消耗，同时在准确性上也有一定的优势。

在数据回归预测中，LightGBM算法具有以下优势：

1. 高效性：LightGBM算法能够处理大规模数据集，并且具有较快的训练速度，这使得它在实际应用中能够更快地得出预测结果。

2. 准确性：由于LightGBM采用了基于直方图的决策树算法，它能够更好地处理数据中的特征，从而提高了预测的准确性。

3. 灵活性：LightGBM算法支持多种优化目标和自定义损失函数，能够满足不同场景下的需求。

然而，LightGBM算法在数据回归预测中也存在一些局限性：

1. 对异常值敏感：由于LightGBM算法采用了基于直方图的决策树算法，对异常值较为敏感，需要在数据预处理阶段进行特殊处理。

2. 参数调优复杂：LightGBM算法有多个参数需要调优，对于一些初学者来说可能需要一定的学习成本。

综上所述，LightGBM算法在数据回归预测中具有较好的表现，尤其适用于处理大规模数据集和追求高准确性的场景。在实际应用中，我们需要充分了解其优势和局限性，合理选择模型参数，并在数据预处理阶段注意异常值的处理，以确保模型的稳定性和准确性。希望本文能够对您了解LightGBM算法在数据回归预测中的应用有所帮助。

部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

参考文献

本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。

[1] 张文,崔浩亮,王旭,等.基于LightGBM回归算法的造纸行业气罩设备指标预测方法:202211272699[P][2023-11-30].

[2] 沙靖岚.基于LightGBM与XGBoost算法的P2P网络借贷违约预测模型的比较研究[D].东北财经大学,2017.

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合