42、优化算法在肥胖分类与裂缝检测中的应用

优化算法在肥胖分类与裂缝检测中的应用

引言

随着生活水平的提高，人类肥胖问题日益严重，肥胖不仅会降低生活质量，还会引发糖尿病、心脑血管疾病等健康问题，给社会带来巨大的经济负担。同时，我国交通设施不断完善，公路和桥梁数量迅速增加，但桥梁在长期使用过程中出现裂缝等问题，传统人工检测效率低，因此自动准确的检测方法至关重要。

GA优化LightGBM算法用于肥胖分类

• 相关基础方法
  • Lasso特征选择 ：Lasso特征选择方法通过在目标函数中添加正则化项λw来进行特征选择，约束模型的权重。增加正则项的权重系数，会使模型中大量特征系数变为0，降低模型复杂度，减少过拟合风险。
  • 遗传算法 ：遗传算法广泛用于模型优化，通过交叉、编译和选择运算符实现复杂的非线性和多空间优化问题。其主要组件包括编码方法、适应度函数、遗传操作等，选择、交叉和变异是遗传操作的关键因素。
  • LightGBM ：LightGBM是一种提升算法，基本形式为(f (x) = \sum_{q=1}^{Q} \alpha_q^T \Phi(x, \theta_q))。传统提升算法如XGBoost在高纬度和大样本情况下运算耗时，而LightGBM使用GOSS（基于梯度的单边采样）和EFB（互斥特征捆绑）方法解决这些问题。单边梯度采样算法能平衡数据减少和准确性保证，根据梯度绝对值大小确定样本重要性，保留大梯度样本，随机选择小梯度样本，并引入常数因子消除计算信息增益时对数据分布的影响。