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【MATLAB第70期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入单输出回归预测及多分类预测模型（全网首发）

news 2025/7/8 7:26:29

【MATLAB第70期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入单输出回归预测及多分类预测模型（全网首发）

一、学习资料

(LGBM)是一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法。
本次研究三个内容，分别是回归预测，二分类预测和多分类预测
参考链接：

lightgbm原理参考链接：
训练过程评价指标metric函数参考链接：
lightgbm参数介绍参考链接：
lightgbm调参参考链接：

二、回归预测（多输入单输出）

1.数据设置
数据（103个样本，7输入1输出）
2.预测结果
在这里插入图片描述

3.参数设置

parameters=containers.Map;
parameters('task')='train';
parameters('boosting_type')='gbdt';
parameters('metric')='rmse';
parameters('num_leaves')=31;
parameters('learning_rate')=0.05; %越大，训练集效果越好
parameters('feature_fraction')=0.9;
parameters('bagging_fraction')=0.8;
parameters('bagging_freq')=5;
parameters('num_threads')=1;
parameters('verbose')=1;

4.训练过程

[   1]  train rmse 0.208872
[   2]  train rmse 0.203687
[   3]  train rmse 0.202175
[   4]  train rmse 0.200801
[   5]  train rmse 0.199554
[   6]  train rmse 0.196124
[   7]  train rmse 0.193003
[   8]  train rmse 0.192100
[   9]  train rmse 0.189259
[  10]  train rmse 0.186576
............
[ 490]  train rmse 0.052932
[ 491]  train rmse 0.052870
[ 492]  train rmse 0.052847
[ 493]  train rmse 0.052830
[ 494]  train rmse 0.052820
[ 495]  train rmse 0.052771
[ 496]  train rmse 0.052689
[ 497]  train rmse 0.052619
[ 498]  train rmse 0.052562
[ 499]  train rmse 0.052506
[ 500]  train rmse 0.052457
bestIteration: 500
训练集数据的R2为：0.94018
测试集数据的R2为：0.87118
训练集数据的MAE为：1.365
测试集数据的MAE为：2.3607
训练集数据的MBE为：-0.079848
测试集数据的MBE为：-1.0132

5.特征变量敏感性分析

在这里插入图片描述

三、分类预测（多输入单输出二分类）

1.数据设置
数据（357个样本，12输入1输出）
2.预测结果
在这里插入图片描述

3.参数设置

parameters=containers.Map;
parameters('task')='train';
parameters('boosting_type')='gbdt';
parameters('metric')='binary_error';
parameters('num_leaves')=31;
parameters('learning_rate')=0.05;
parameters('feature_fraction')=0.9;
parameters('bagging_fraction')=0.8;
parameters('bagging_freq')=5;
parameters('num_threads')=1;
parameters('verbose')=0;

4.训练过程

[   0]  train binary_error 0.020833
[   1]  train binary_error 0.020833
[   2]  train binary_error 0.020833
[   3]  train binary_error 0.020833
[   4]  train binary_error 0.020833
[   5]  train binary_error 0.020833
[   6]  train binary_error 0.020833
............
[ 191]  train binary_error 0.000000
[ 192]  train binary_error 0.000000
[ 193]  train binary_error 0.000000
[ 194]  train binary_error 0.000000
[ 195]  train binary_error 0.000000
[ 196]  train binary_error 0.000000
[ 197]  train binary_error 0.000000
[ 198]  train binary_error 0.000000
[ 199]  train binary_error 0.000000
bestIteration: 200

5.特征变量敏感性分析

在这里插入图片描述

四、分类预测（多输入单输出多分类）

1.数据设置
数据（357个样本，12输入1输出。4分类）
2.预测结果
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3.参数设置

parameters=containers.Map;
parameters('task')='train';
parameters('boosting_type')='gbdt';
parameters('metric')='multi_error';
parameters('num_leaves')=31;
parameters('learning_rate')=0.05;
parameters('feature_fraction')=0.9;
parameters('bagging_fraction')=0.8;
parameters('bagging_freq')=5;
parameters('num_threads')=1;
parameters('verbose')=0;

4.训练过程

[   0]  train multi_error 0.112500
[   1]  train multi_error 0.066667
[   2]  train multi_error 0.066667
[   3]  train multi_error 0.066667
[   4]  train multi_error 0.062500
[   5]  train multi_error 0.058333
[   6]  train multi_error 0.054167
[   7]  train multi_error 0.054167
[   8]  train multi_error 0.058333
[   9]  train multi_error 0.058333
[  10]  train multi_error 0.054167
[  11]  train multi_error 0.054167
............
[ 190]  train multi_error 0.000000
[ 191]  train multi_error 0.000000
[ 192]  train multi_error 0.000000
[ 193]  train multi_error 0.000000
[ 194]  train multi_error 0.000000
[ 195]  train multi_error 0.000000
[ 196]  train multi_error 0.000000
[ 197]  train multi_error 0.000000
[ 198]  train multi_error 0.000000
[ 199]  train multi_error 0.000000
bestIteration: 200