采集做网站,wordpress 文章参数,plone网站开发,网站建设开发费会计分录分类预测|基于黑翅鸢优化轻量级梯度提升机算法数据预测Matlab程序BKA-LightGBM多特征输入多类别输出 含对比 文章目录 一、基本原理BKA#xff08;Black Kite Algorithm#xff09;的原理LightGBM分类预测模型的原理BKA与LightGBM的模型流程总结 二、实验结果三、核心代码四、… 分类预测|基于黑翅鸢优化轻量级梯度提升机算法数据预测Matlab程序BKA-LightGBM多特征输入多类别输出 含对比 文章目录 一、基本原理BKABlack Kite Algorithm的原理LightGBM分类预测模型的原理BKA与LightGBM的模型流程总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 分类预测|基于黑翅鸢优化轻量级梯度提升机算法数据预测Matlab程序BKA-LightGBM多特征输入多类别输出 含对比 一、基本原理
BKABlack Kite Algorithm或称黑翅鸢优化算法是一种新提出的智能优化算法灵感来源于黑翅鸢黑翅鸢科鸟类的觅食行为和社会行为。该算法用于优化各种问题包括提升分类预测模型的性能。以下是BKA算法与LightGBMLight Gradient Boosting Machine分类预测模型的详细原理和流程
BKABlack Kite Algorithm的原理 模拟黑翅鸢的行为 觅食行为BKA模拟黑翅鸢在觅食过程中表现出的行为如搜索、猎物追踪和捕捉。这些行为用于指导优化过程中的搜索策略。社会行为模拟黑翅鸢在群体中的社会行为如合作和竞争以提高优化的效率和准确性。 算法机制 初始化在解空间中随机生成一组初始解即黑翅鸢个体。评估计算每个解的适应度通常通过目标函数例如分类精度来评估。更新位置根据黑翅鸢的觅食行为更新解的位置包括围绕猎物的运动、逐步接近猎物以及捕捉猎物等操作。选择与迭代选择适应度较好的解作为新的搜索中心并迭代更新解的位置直到满足终止条件如达到最大迭代次数或收敛。
LightGBM分类预测模型的原理 构建模型 决策树学习LightGBM是基于梯度提升框架的模型使用决策树来拟合残差并逐步改进预测。特征分裂通过特征分裂来优化树的结构提高分类精度。 训练过程 训练集和验证集将数据集分为训练集和验证集使用训练集进行模型训练验证集进行模型评估。超参数调整设置模型超参数如学习率、叶子数、树的深度等以提高模型的性能。
BKA与LightGBM的模型流程 初始化BKA 生成初始解在参数空间中随机生成一组初始解代表LightGBM模型的初始超参数设置。 评估与优化 训练与评估使用LightGBM的当前超参数设置训练模型并计算模型在验证集上的性能如准确率、AUC等。更新解的位置根据BKA的机制更新解的位置改进超参数设置以优化LightGBM模型的性能。 迭代与收敛 迭代优化继续更新解的位置并在每次迭代中评估新的超参数设置逐步逼近最优解。终止条件当达到最大迭代次数或模型性能不再显著提升时停止优化过程。 最终模型 训练最终模型使用优化后的超参数设置重新训练LightGBM模型得到最终的分类预测模型。预测与应用用最终模型对新数据进行分类预测应用于实际任务中。
总结
BKA通过模拟黑翅鸢的行为来优化LightGBM模型的超参数设置从而提升分类预测性能。该过程包括初始化BKA、训练与评估LightGBM模型、更新超参数设置、迭代优化和训练最终模型。结合BKA与LightGBM的优势可以实现更高效、更准确的分类预测。
二、实验结果
BKA-LightGBM分类预测结果
LightGBM分类预测结果
三、核心代码
%% 导入数据
res xlsread(数据集.xlsx);%% 分析数据
num_class length(unique(res(:, end))); % 类别数Excel最后一列放类别
num_res size(res, 1); % 样本数每一行是一个样本
num_size 0.7; % 训练集占数据集的比例
res res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集不打乱数据时注释该行%% 设置变量存储数据
P_train []; P_test [];
T_train []; T_test [];%% 划分数据集
for i 1 : num_classmid_res res((res(:, end) i), :); % 循环取出不同类别的样本mid_size size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数mid_tiran round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数P_train [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入T_train [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出P_test [P_test; mid_res(mid_tiran 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入T_test [T_test; mid_res(mid_tiran 1: end, end)]; % 测试集输出
end%% 数据转置
P_train P_train; P_test P_test;
T_train T_train; T_test T_test;%% 得到训练集和测试样本个数
M size(P_train, 2);
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 T_train;
t_test T_test ;四、代码获取
五、总结
包括但不限于 优化BP神经网络深度神经网络DNN极限学习机ELM鲁棒极限学习机RELM核极限学习机KELM混合核极限学习机HKELM支持向量机SVR相关向量机RVM最小二乘回归PLS最小二乘支持向量机LSSVMLightGBMXgboostRBF径向基神经网络概率神经网络PNNGRNNElman随机森林RF卷积神经网络CNN长短期记忆网络LSTMBiLSTMGRUBiGRUTCNBiTCNCNN-LSTMTCN-LSTMBiTCN-BiGRULSTM–AttentionVMD–LSTMPCA–BP等等
用于数据的分类时序回归预测。 多特征输入单输出多输出
