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(Black 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
BKA(Black 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LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)分类预测模型的详细原理和流程:
BKA(Black 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_class
mid_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LSSVM,LightGBM,Xgboost,RBF径向基神经网络,概率神经网络PNN,GRNN,Elman,随机森林RF,卷积神经网络CNN,长短期记忆网络LSTM,BiLSTM,GRU,BiGRU,TCN,BiTCN,CNN-LSTM,TCN-LSTM,BiTCN-BiGRU,LSTM–Attention,VMD–LSTM,PCA–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