文章目录
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- 一、算法介绍
- 二、数据集
- 三、案例实践
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- 3.1 数据集导入
- 3.2 数据处理
- 3.3 选取特征与目标值
- 3.4 LightGBM 分类
- 3.5 特征重要性排名
一、算法介绍
LightGBM 是机器学习中使用基于树的学习算法的梯度提升分类器。它被设计为分布式和高效的,具有更快的驱动速度和更高的效率,更低的内存使用率和更好的准确性。
二、数据集
我在这里使用的数据集是一个分类数据集,任务即将对生物进行分类。目标函数中有 3 个类别的生物数据,需要建立一个模型来进行预测。
数据下载:
链接:https://pan.baidu.com/s