LightGBM回归 基于LightGBM的数据回归预测 多输入单输出 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel非常适合新手小白 需要多输出也可以定制 包含内容 1.数据集7个输入特征1个输出特征无需更改代码替换数据直接使用。 2.main.m为主程序文件其余为子函数文件无需运行。 、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上 、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等图很多符合您的需要 、代码中文注释清晰质量极高 、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 注保证源程序运行仅支持Windows64位系统。最近在折腾数据回归预测的小伙伴注意啦今天给大家安利个开箱即用的LightGBM回归工具箱实测新手友好度满分。咱这工具箱不用改代码Excel数据往里头一扔就能跑7个输入怼1个输出稳稳的想要多输出也能魔改连结果可视化都给你包圆了。先看这个骚操作的数据导入部分% 数据读取三连击 data xlsread(你的数据.xlsx); input data(:, 1:7); % 前7列是输入特征 output data(:, 8); % 第8列是要预测的y值 [训练集输入, 测试集输入] split_data(input); % 自动拆分训练测试集这波操作就像开盲盒——你只需要保证Excel前7列是特征第8列是目标值剩下的数据拆分、标准化全自动搞定。担心数据泄露放心拆分时已经做了随机打乱。重点看LightGBM的参数配置params struct(task, train, objective, regression, ... metric, {l2, l1}, num_leaves, 31, learning_rate, 0.05, ... feature_fraction, 0.9, verbose, 0);这里藏了几个小心机numleaves控制树复杂度新手建议别超过50featurefraction做随机特征采样防过拟合学习率设0.05是平衡速度与精度。这些参数对新手够用老司机可以自己调参玩。运行完直接甩你一脸结果LightGBM回归 基于LightGBM的数据回归预测 多输入单输出 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel非常适合新手小白 需要多输出也可以定制 包含内容 1.数据集7个输入特征1个输出特征无需更改代码替换数据直接使用。 2.main.m为主程序文件其余为子函数文件无需运行。 、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上 、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等图很多符合您的需要 、代码中文注释清晰质量极高 、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 注保证源程序运行仅支持Windows64位系统。!预测结果对比图左图展示预测值红色怎么追着真实值蓝色跑右图残差分布告诉你误差多在±0.5之间晃悠。指标面板更狠R²干到0.96RMSE不到0.3这表现在工业级数据里都算能打的了。想定制多输出改两行代码的事% 修改数据读取部分 output data(:, 8:9); % 假设现在要预测两个目标值 % 调整参数 params.objective multiclass; % 修改目标函数不过要注意输出维度别超过LightGBM的处理能力建议小白先从单输出玩明白。环境要求划重点MATLAB必须2018b及以上老版本会报函数不支持错误仅限Windows 64位Mac/Linux党需要重写数据接口内存至少8G数据量超10万条建议上16G实测某钢材强度预测数据集7个工艺参数怼抗拉强度20秒跑完训练测试笔记本都能轻松驾驭。代码里满屏的中文注释更是贴心连特征重要性排序都给你可视化好了% 特征重要性分析这个超实用 importance model.feature_importance(); barh(importance); set(gca, YTickLabel, {加热温度, 轧制速度, 冷却速率, ...}); % 替换你的特征名这图一出直接看到哪个工艺参数对强度影响最大搞生产的兄弟可以直接拿着图表去调产线参数了。最后说下避坑指南Excel里别搞合并单元格数据区域必须连续缺失值用0填充代码里已经处理输出值别超过模型范围比如预测负数但没训练过负样本遇到报错先检查MATLAB是不是2018b以上版本这套工具特别适合急着出结果的毕设党、需要快速验证想法的工程师。代码已打包成即食版关注后回复LightGBM工具箱获取下载链接解压后连教学视频都给你塞进去了真·保姆级配置教程。