集成特征选择算法和LightGBM融合的分类模型

作者：王选; 刘祥伟

来源：福建电脑, 2022, 38(04): 12-15.

DOI：10.16707/j.cnki.fjpc.2022.04.003

• 零售网点
• 网点分类
• 特征选择
• LightGBM

实体零售网点具有数据特征种类多、数据结构复杂的特点。为了对实体零售网点进行分类分级管理，本文采用改进的集成特征选择算法ISFA和LightGBM算法对零售网点进行数据特征优化选择和分类分级。首先采用集成特征选择方法对零售网点的特征进行筛选，然后用LightGBM算法对筛选出的特征子集进行分类和预测。以网点基本数据和统计数据为对象进行对比实验。结果表明，对于不同网点的分类目标，使用本文的方法可取得良好的效果。