回归预测 | Python实现OOA-LightGBM基于人工鱼鹰优化算法优化LightGBM的多输入单输出数据回归预测模型 （多指标，多图）
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- 回归预测 | Python实现OOA-LightGBM基于人工鱼鹰优化算法优化LightGBM的多输入单输出数据回归预测模型 （多指标，多图）
- 效果一览
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
效果一览
基本介绍
基于2023年最新的人工鱼鹰优化算法（OOA）的全自动LightGBM超参数优化实现。该代码通过融合鱼群行为特性，能够高效地搜索超参数空间，以提高LightGBM回归器的性能。精心编写的代码不仅提供了模型优化和预测的核心功能，而且适用于广泛的回归问题。
全自动模型优化： 通过人工鱼鹰优化算法（OOA），实现对LightGBM回归器超参数的全面自动调整，以达到最佳性能。这确保了模型在不同数据集上能够表现卓越。
卓越性能： LightGBM回归器的高性能特性保证了模型在大规模数据集上的出色表现和快速训练速度。您可以轻松建立和部署模型，适用于实时或批处理预测。
可视化支持： 代码附带多种可视化工具，包括优化收敛速度曲线、真实值与预测值的对比曲线、散点图、误差直方图等，帮助您更好地理解和展示模型在数据上的表现。
全面的参数优化： 通过OOA算法，代码优化了LightGBM回归器的关键参数，包括但不限于：
num_leaves： 树的叶子节点数 learning_rate： 学习率。
feature_fraction： 特征采样比例 bagging_fraction： Bagging比例。
max_depth： 最大树深度。
程序设计
- 完整源码和数据获取方式资源出下载Python实现OOA-LightGBM基于人工鱼鹰优化算法优化LightGBM的多输入单输出数据回归预测模型 （多指标，多图） 。
%% 清空环境变量
import numpy as np
import pandas as pd
from OOA import OOA
import lightgbm as lgb
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['font.size'] = 14
# 加载Excel数据文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 假设最后一列为输出，其他列为输入
X = data.iloc[:, :-1].values # 输入数据
y = data.iloc[:, -1].values # 输出数据
# 使用您的数据和标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 目标函数：根据LightGBM的性能返回一个适应度值
def objective_function(params):
