Python实现GO鹅优化算法优化LightGBM分类模型项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。

1.项目背景

在当今的数据驱动时代，机器学习模型的性能对于许多行业至关重要。无论是金融领域的风险评估、医疗健康中的疾病预测，还是电子商务中的推荐系统，精准和高效的模型都是提升业务效率和服务质量的关键。然而，构建一个高性能的机器学习模型往往需要仔细调整大量的超参数，这不仅耗时而且技术要求较高。

本项目旨在通过结合先进的优化算法—GOOSE（Goose Optimization Algorithm）与强大的梯度提升框架LightGBM，来自动化并优化分类模型的超参数调优过程。通过这一方法，我们期望能够提高模型的准确性和泛化能力，同时减少手动调参的时间成本。

LightGBM: 作为微软和腾讯共同开发的高效梯度提升框架，LightGBM因其快速的学习速度和较低的内存消耗而被广泛应用于各种数据科学竞赛和实际业务场景中。

GOOSE优化算法: 这是一种基于自然界鹅群行为启发的新型元启发式优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。它特别适合于解决复杂的多维优化问题，如机器学习模型的超参数调优。

通过这个项目，我们希望能够展示如何利用现代优化算法与先进机器学习技术相结合，为企业和个人带来更加智能和高效的决策支持工具。 

本项目通过Python实现GO鹅优化算法优化LightGBM分类模型项目实战。     

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

编号	变量名称	描述
1	x1
2	x2
3	x3
4	x4
5	x5
6	x6
7	x7
8	x8
9	x9
10	x10
11	y	因变量

数据详情如下(部分展示)：

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：

关键代码：

3.2数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：

从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。

关键代码：

3.3数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

关键代码如下：   

4.探索性数据分析

4.1 y变量柱状图

用Matplotlib工具的plot()方法绘制柱状图：

4.2 y=1样本x1变量分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

4.3 相关性分析

从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2 数据集拆分

通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%验证集进行划分，关键代码如下：

6.构建GO鹅优化算法优化LightGBM分类模型 

主要通过Python实现GO鹅优化算法优化LightGBM分类模型算法，用于目标分类。   

6.1 寻找最优参数值

最优参数值：  

6.2 最优参数构建模型

这里通过最优参数构建分类模型。

模型名称	模型参数
LightGBM分类模型	n_estimators=best_n_estimators
	max_depth=best_max_depth
	learning_rate=best_learning_rate

7.模型评估

7.1评估指标及结果

评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。 

模型名称	指标名称	指标值
测试集
LightGBM分类模型	准确率	0.9650
	查准率	0.9734
	查全率	0.9531
	F1分值	0.9632

从上表可以看出，F1分值为0.9632，说明GO鹅优化算法优化的LightGBM分类模型效果较好。      

关键代码如下： 

7.2 分类报告

从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.97；分类为1的F1分值为0.96。   

7.3 混淆矩阵

从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有5个样本，实际为1预测不为1的 有9个样本，模型效果较好。    

8.结论与展望

综上所述，本文采用了通过Python实现GO鹅优化算法优化LightGBM分类算法的最优参数值来构建分类模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的建模工作。