基于LightGBM的数据流量预测实践
案例介绍
本文所述内容是基于LightGBM算法，以全网小区的历史天级粒度流量为训练集，预测目标为未来一个月每个小区的流量。要点包括对流量原始数据的清洗、训练集的制作以及训练集标签的选择与添加、预测算法的选择与运用、算法参数调优的运用及创新，预测结果验证。其意义在于输出一套全网小区的流量趋势，作为网络优化的参考以及市场支撑的向导。
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