张小明
前端开发工程师
本文详细介绍了使用深度学习模型（LSTM）和梯度提升模型（LightGBM）处理多因素时间序列回归分析问题。我们将构建一个混合模型，结合两种方法的优势，以提高在测试集上的预测性能（目标R² > 0.8）。本文包含完整的理论背景、数据预处理、特征工程、模型构建、训练优化和评估分析。
引言
理论基础
数据准备与预处理
模型构建
模型训练与优化<
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