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雷达卡
MATLAB
实现基于
LSTM-GBDT
长短期记忆网络（
LSTM
）结合梯度提升决策树（
GBDT
）进行多特征分类预测的详细项目实例
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随着信息技术的不断进步以及数据量的迅猛增加，各行各业对数据分析和预测的需求日益增强。面对业务的复杂性与多样化，传统的单一模型在处理高维、多特征、强非线性的时序数据时，越来越难以满足实际业务的精度和鲁棒性要求。在金融预测、医疗诊断、工业智能监测、大数据分析等众多领域，多特征分类问题变得尤为突出，对模型的泛化能力、建模效率和预测表现提出更高要求。从传统线性回归、支持向量机到随机森林、神经网络，预测建模方法历经数代更迭。近年来，长短期记忆网络（LSTM）由于其在处理时间序列数据、捕捉长期依赖关系方面表现优秀，逐渐成为复杂时序建模的首选，但其在挖掘高维复杂特征之间关系时依然存在一定局限。另外，GBDT梯度提升决策树等集成学习方法，在特征自动选择、非线性拟合、处理多种类型数据等方面具备显著优势，在结构化数据和特 ...
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