实体零售店具有数据种类多、数据结构复杂的特点。为了对实体零售店进行分类和分类，本文使用改进的集成特征选择算法ISFA和LightGBM算法对数据特征进行优化，并对零售店进行分类和分类。首先，采用综合特征选择方法筛选零售店的特征，然后利用LightGBM算法对所选特征子集进行分类和预测。以门店的基础数据和统计数据为对比实验对象。结果表明，对于不同门店的分类目标，本文的方法可以取得较好的效果。