GA-LightGBM遗传算法优化LightGBM分类预测，优化前后对比（Matlab完整源码和数据）

1.Matlab实现GA-LightGBM遗传算法优化LightGBM分类预测,优化前后对比，Matlab调用Python的LightGBM库（完整源码和数据）。 2.输出对比图、混淆矩阵图、预测准确率，运行环境Matlab2023及以上，配置Python的LightGBM库。兼容测试链接：https://ww2.mathworks.cn/support/requirements/python-compatibility.html 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。