根据您提供的关键词和主题，下面是一篇关于“WOA-LightGBM 基于鲸鱼算法优化 LightGBM 的多变
量回归预测”的文章。
一、引言
在当今的大数据时代，如何有效地利用数据并进行预测分析成为了一个重要的研究方向。多变量回归
预测作为其中的一种重要方法，广泛应用于各个领域。本文将介绍一种基于 WOA（Whale
Optimization Algorithm）算法优化 LightGBM 的多变量回归预测模型，该模型在 Matlab 语
言下实现，用于对具有多个输入变量的数据进行回归分析。
二、LightGBM 与 WOA 算法
LightGBM 是一种基于决策树算法的梯度提升框架，具有高效、快速和性能优越的特点。而 WOA 算法
则是一种新兴的优化算法，具有强大的全局搜索能力和较快的收敛速度。本文将利用 WOA 算法对
LightGBM 的参数进行自动化寻优，以实现更好的回归预测效果。
三、模型构建与参数优化
1. 数据准备：首先，需要准备好多输入单输出的数据集，数据格式如图 2 所示。
2. 模型构建：在 Matlab 中构建 LightGBM 回归模型，以多个输入变量为特征，输出变量为目标
值。
3. 参数优化：利用 WOA 算法对 LightGBM 的参数进行自动化寻优，优化的参数包括叶子数、学习
率、最大迭代次数等。通过不断迭代和优化，使得模型在训练集上的表现达到最优。
4. 特征重要性图输出：在优化完成后，可以输出特征重要性图，以直观地展示各个特征对模型贡献
的大小。
四、实验结果与分析
1. 回归效果如图 1 所示，可以看出模型在多变量回归预测方面具有较好的效果。
2. 通过 WOA 算法的优化，可以使得 LightGBM 模型在训练集上的表现得到进一步提升，从而获得
更好的回归预测效果。
3. 除了 WOA 算法外，还可以根据需求替换其他优化算法（如蜣螂 DBO、冠豪猪 CPO 等），以探索
不同优化算法对模型性能的影响。
4. 附赠的测试数据可以用于验证模型的泛化能力，以及在不同数据集上的表现。
五、结论
