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lightGBM预测的notebook代码

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简介：
本notebook提供了一个使用Python实现的lightGBM模型预测示例，涵盖了数据预处理、模型训练及评估全流程。适合机器学习爱好者参考学习。 1. 使用lightGBM进行波士顿房价预测的代码实现。 2. 特征重要性的可视化展示。 3. 模型保存的方法。 4. 如何加载已保存的模型。

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  • lightGBM预测的notebook代码
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    本notebook提供了一个使用Python实现的lightGBM模型预测示例，涵盖了数据预处理、模型训练及评估全流程。适合机器学习爱好者参考学习。 1. 使用lightGBM进行波士顿房价预测的代码实现。 2. 特征重要性的可视化展示。 3. 模型保存的方法。 4. 如何加载已保存的模型。
     
  • lightGBM回归预测的代码
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    本段代码实现使用LightGBM算法进行回归预测。通过构建训练模型并对数据集进行拟合，以达到高效准确地预测连续值目标变量的目的。 lightGBM回归预测代码可以用于实现高效的机器学习模型训练与评估过程。该方法基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT），但通过优化算法提升了传统GBDT的运行效率，适用于处理大规模数据集上的回归问题。 在编写和使用此类代码时，请确保安装了lightgbm库，并且已经准备好用于建模的数据集。首先需要对原始数据进行预处理工作，包括缺失值填充、特征选择以及类别变量编码等步骤；然后定义模型参数并训练模型；最后利用测试集评估预测性能。 为了更好地理解和应用此代码，在实践中可以尝试调整不同超参数组合以优化结果，并探索不同的特征工程技术来提高模型的泛化能力。
     
  • 利用LightGBM进行海洋轨迹预测.zip
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    本项目采用LightGBM算法对海洋船只的行驶轨迹进行预测分析，旨在提高海上交通的安全性和效率。通过机器学习模型优化，实现对未来船舶位置的精准估计。 基于LightGBM进行海洋轨迹预测.zip包含了利用LightGBM算法对海洋物体的移动路径进行预测的相关内容和技术细节。文件内详细介绍了如何通过机器学习方法提高海洋环境下的目标追踪准确性和效率，适用于研究者、工程师以及对此类技术感兴趣的读者使用和参考。
     
  • 餐厅客流量预测-多表关联+lightgbm
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    本项目运用多表关联技术整合多个数据源，并采用LightGBM模型进行训练，以实现对餐厅客流量的精准预测。 几点思考：1. 使用Pandas就像操作SQL语句一样，主要涉及增删改查操作。然而，在处理联表、分组或不同数据类型的操作时会遇到一些技巧（tricks），这些技巧需要在不断的学习与实践中逐步掌握和精进；2. 当特征中包含日期时间型的特性时，可以基于此构造新的时序特征：(1) 是否是周末？(2) 是一个月中的第几天？ (3) 趋势特征 (4) 其他。3. 值得借鉴的代码包括：(1) 数值类型特征异常值检测处理方法；(2) 反映时间趋势特性的指数加权移动平均的方法；(3) 时序特性统计量。4. 不同机器学习算法对特征构造的要求也有所不同，例如KNN算。
     
  • LightGBM模型代码包.rar
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    该资源为LightGBM机器学习框架的源代码压缩文件，包含了构建高效、分布式的梯度提升树模型所需的所有必要文件。适合开发者和研究人员使用与参考。 Lightgbm算法的简单应用可以参考相关资料学习其原理。关于Lightgbm的具体内容可以查看这篇博客：https://blog..net/luanpeng825485697/article/details/80236759，不过这里不直接提供链接，请自行搜索相关内容进行学习。
     
  • 贷款预测数据 notebook分析：Loan_prediction_notebook
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    本notebook通过数据分析和模型构建，旨在准确预测个人贷款申请是否会被批准。利用多种机器学习算法提高贷款审批过程的效率与准确性。 贷款预测书中的数据分析部分专注于通过各种统计方法和技术来评估潜在的贷款风险和趋势。这一分析旨在帮助金融机构更好地理解借款人的信用状况，并据此做出更准确的贷款决策。通过对历史数据进行深入研究，可以识别出影响借款人还款能力的关键因素，从而提高信贷业务的质量与效率。
     
  • Python Jupyter Notebook中的房价预测完整实例
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    本实例详细介绍了如何使用Python和Jupyter Notebook进行房价预测。通过数据分析、特征工程及模型训练等步骤，最终实现对房价的有效预测。适合初学者学习实践。 Python Jupyter Notebook房价预测完整案例提供了一个详细的步骤指南，帮助用户从数据预处理、特征工程到模型训练与评估进行全面的学习。通过这个案例，学习者可以掌握如何使用常见的机器学习算法来构建一个有效的房价预测系统，并且能够理解每个步骤背后的原理和技巧。
     
  • 基于LightGBM的网络贷款违约风险预测模型
    优质
    本研究开发了基于LightGBM算法的网络贷款违约风险预测模型，旨在提高预测准确性与效率，为信贷决策提供有力支持。 基于LightGBM的网络贷款违约预测模型利用人工智能技术来预测贷款违约情况。
     
  • XGBoost、LightGBM与LSTM结合的光伏发电量预测模型
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    本研究提出了一种融合XGBoost、LightGBM和LSTM算法的新型光伏电力预测模型，以提升短期发电量预测精度。 本段落涵盖了比赛代码、数据集以及训练后的神经网络模型等内容，并在分析光伏发电原理的基础上探讨了影响光伏输出功率的因素，如辐照度与光伏板工作温度等。通过实时监测的光伏板运行状态参数及气象参数建立了预测模型以预估瞬时发电量，并使用实际发电量数据进行了对比分析来验证该模型的应用价值。 文章分为以下几个部分： 1. 数据探索与数据预处理 - 赛题回顾 - 数据探索性分析和异常值处理 - 相关性分析 2. 特征工程 - 光伏发电领域特征 - 高阶环境特征 3. 模型构建与调试 - 预测模型整体结构 - 基于LightGBM和XGBoost的模型建立及优化调整 - 基于LSTM的模型建立及优化调整 - 多个模型融合策略及总结 4. 总结与展望
     
  • 员工离职预测：运用XGBoost、GBDT、LightGBM及NGBoost模型...
    优质
    本研究探讨了使用XGBoost、GBDT、LightGBM和NGBoost等先进机器学习算法进行员工离职预测的有效性，旨在帮助企业减少人才流失。 员工流失预测项目使用了XGBoost、GBDT、Lightgbm以及ngboost算法来预测员工的离职情况。