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为什么LightGBM回归给出的形状均值为零？

LightGBM是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法，常用于回归问题。在回归问题中，LightGBM回归模型给出的形状均值为零的原因如下：

数据预处理：在使用LightGBM进行回归之前，通常需要对数据进行预处理。预处理的目的是将数据转换为适合模型训练的形式，并且可以提高模型的性能。在预处理过程中，常见的操作包括数据归一化、标准化、缺失值处理等。这些操作可能会导致数据的形状均值为零。
特征工程：特征工程是指根据领域知识和经验对原始数据进行特征提取、选择和变换的过程。在回归问题中，特征工程的目的是提取和构造与目标变量相关的特征。在特征工程过程中，可能会对数据进行变换，例如对数变换、指数变换等，这些变换可能会导致数据的形状均值为零。
模型算法：LightGBM采用了梯度提升决策树的算法，该算法通过迭代地训练多个决策树模型，并将它们组合起来进行预测。在每一轮迭代中，模型会根据当前模型的预测结果和真实值之间的差异来更新模型参数。由于回归问题中目标变量的均值通常为零，模型在训练过程中会努力将预测结果调整为零均值。

总结起来，LightGBM回归给出的形状均值为零可能是由于数据预处理、特征工程和模型算法等因素导致的。这种形状均值为零的特性可以使模型更好地适应回归问题，并提高模型的性能。

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