项目介绍 Python实现基于AFSA-LightGBM人工鱼鹰优化算法(AFSA)优化LightGBM的多输入单输出数据回归预测

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Python实现基于AFSA-LightGBM人工鱼鹰优化算法(AFSA)优化LightGBM的多输入单输出数据回归预测的详细项目实例
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在大数据时代，机器学习技术被广泛应用于各行各业，尤其是在回归预测任务中具有重要的作用。回归分析被用来建立输入变量与目标变量之间的关系，预测连续性数值输出。在众多回归算法中，
LightGBM
（Light Gradient Boosting Machine
）作为一种高效的梯度提升树（
GBDT
）框架，因其在处理大规模数据、提高预测精度以及训练速度方面具有优势，成为了回归任务中的首选算法之一。然而，
LightGBM
的性能依赖于其超参数的配置，而手动调参不仅费时费力，且很难保证找到最优参数配置。为了提升
LightGBM
的性能，优化超参数成为提升模型预测精度的一个重要手段。
人工鱼鹰优化算法（
AFSA
）是一种模拟鱼群觅食行为的智能优化算法，其通过模拟鱼群在寻找食物过程中的运动方式，如局部搜索、全局搜索及合作行为，寻找最优解。
AF ...

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