lightgbm

最新推荐文章于 2024-01-10 18:12:53 发布
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原文链接：https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/lightgbm-20170105

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LightGBM原生接口和Sklearn接口参数详解
算法工程师
04-20 2690
LightGBM原生接口和Sklearn接口参数详解:LightGBM有Sklearn接口建模和原生建模两种方式。
一文速学-LightGBM模型算法原理以及实现+Python项目实战
master_hunter的博客
08-23 1504
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT）算法的机器学习框架。GBDT是一种集成学习方法，它通过逐步训练一系列决策树来提升模型性能。每个新的决策树会尝试纠正前面树的预测误差。LightGBM是一种基于GBDT的算法，但它在构建决策树和训练过程中采用了一些优化策略，以提高效率和性能。算法差异点GBDTXGBoostLightGBMCatBoost弱学习器。
微软开源分布式高性能GB框架LightGBM Ubuntu、CentOS版本.so 和可执行文件
04-15
微软开源分布式高性能GB框架LightGBM Ubuntu、CentOS版本.so 和可执行文件 详情请参考：http://blog.youkuaiyun.com/testcs_dn/article/details/70176050
LightGBM详解
zhong_ddbb的博客
05-20 3万+
文章目录XGBoost不足之处直方图算法单边梯度抽样算法(GOSS)互斥特征捆绑算法(EFB)带深度限制的 Leaf-wise 算法LightGBM的工程优化直接支持类别特征特征并行数据并行投票并行Cache命中率优化LightGBM的优缺点 LightGBM是轻量级（Light）的梯度提升机器（GBM）,是GBDT模型的另一个进化版本。它延续了XGBoost 的那一套集成学习的方式，相对于xgboost， 具有训练速度快和内存占用率低的特点。 XGBoost不足之处 XGBoost的核心思想： xgbo
PyPI 官网下载 | lightgbm-2.2.3-py2.py3-none-win_amd64.whl
01-21
资源来自pypi官网。 资源全名：lightgbm-2.2.3-py2.py3-none-win_amd64.whl
LightGBM官方中文文档上线啦！
热门推荐
Kelisiya
01-04 5万+
有幸可以参与这次文档的翻译工作，下一次参与翻译的应该就是N久没有更新的Pytorch中文文档啦！走过路过的大佬请点个star让我以后好装逼，谢谢各位了，Orz主页地址：http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/index.htmlGithub：https://github.com/apachecn/lightgbm-doc-zh请点进Github帮忙点个star，
最详细的LightGBM参数介绍与深入分析
晚来天欲雪，能饮一杯无？
11-10 5304
lightgbm的主要参数是什么如何使用 feval 函数创建自定义指标主要参数的默认值是多少看到了如何调整 lightgbm 参数以提高模型性能的示例。
精选资源
LightGBM-MATLAB.rar_foundyt4_lightGBM_matlab lightgbm_termeaa_轻量
07-15
LightGBM是一款高效、分布式、优化的梯度提升框架，主要设计用于解决大规模机器学习问题。它是由微软亚洲研究院开发的，特别强调速度、高效内存使用以及优良的预测性能。在MATLAB环境中集成LightGBM，可以使得数据...
GA-LightGBM遗传算法优化LightGBM分类预测，优化前后对比（Matlab完整源码和数据）
08-17
1.Matlab实现GA-LightGBM遗传算法优化LightGBM分类预测,优化前后对比，Matlab调用Python的LightGBM库（完整源码和数据）。 2.输出对比图、混淆矩阵图、预测准确率，运行环境Matlab2023及以上，配置Python的LightGBM...
精选资源
lightGBM的C++推理和调用
01-17
《lightGBM的C++推理和调用详解》 LightGBM是一款高效的梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）框架，它以其高效、灵活和可扩展的特性，在机器学习领域广受青睐。特别是对于大规模数据集，Light...
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ungil/LightGBM-MATLAB:LightGBM 的 MATLAB 包装器-matlab开发
05-29
LightGBM是一款高效、分布式、优化的梯度提升框架，由微软亚洲研究院开发，主要用于机器学习中的排名和分类任务。它的主要特点是采用直方图算法，显著减少了内存使用和计算时间，同时保持了模型的准确性。MATLAB是...
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lightgbm算法原理.pptx
05-14
LightGBM 算法原理 LightGBM 是一种高效的梯度升级框架，基于 Histogram 的决策树算法，具有高效的训练速度和低内存占用。下面是 LightGBM 算法原理的详细介绍： 1. LightGBM 前述 LightGBM 是一种基于 GBDT 的...
【ML】了解 LightGBM 参数（以及如何调整）
sikh_0529的博客
03-17 5574
我已经使用一段时间了。这是我解决大多数结构化数据问题的首选算法。列表很长，如果您还没有，我建议您看一下。但我一直很想了解哪些参数对性能影响最大，以及我应该如何调整 lightGBM 参数以充分利用它。我想我应该做一些研究，更多地了解 lightGBM 参数……并分享我的旅程。具体我：深入研究查看了自己做了一些实验在这样做的过程中，我获得了更多关于 lightGBM 参数的知识。
lightGBM参数解析及其参数调优
qq_39777550的博客
10-25 3万+
lightgbm是xgboost的加强升级版. LightGBM=XGBoost+Histogram+GOSS+EFB 其中，Histogram算法是直方图算法，作用:减少后选分类点的算法 GOSS是基于梯度的单边采样算法，作用减少样本数量 EFB算法是互斥特征捆绑算法，作用是减少特征数量 基于以上三个算法，LightGBM生产一片叶子需要的复杂度大大降低了，从而极大节约了计算时间。同时Histogram算法还将特征浮点数转换成0~255位的证书进行存储，从而集打节约了内存存储空间。 代码举例： impor
lightgbm使用手册——参数篇
zzpl139的博客
03-14 1万+
lgbm参数记录
【机器学习】数据挖掘神器LightGBM详解（附代码）
数据派THU
01-10 6337
来源：机器学习初学者 本文约11000字，建议阅读20分钟本文为你介绍数据挖掘神器 LightGBM 。LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。1.LightGBM安装LightGBM作为常见的强大Python机器学习工具库，安装也比较简单。这些系统...
LightGBM原理及调参
qq_35679464的博客
12-24 4400
最近的比赛使用LightGBM的越来越多，而且LightGBM效果确实挺好的，但是每次使用时看到一堆参数就头疼，所以做了一下总结。 一、LightGBM介绍 LightGBM 是微软开发的一款快速、分布式、高性能的基于决策树的梯度 Boosting 框架。主要有以下优势： 更快的训练效率 低内存使用 更好的准确率 支持并行学习 可处理大规模数据 二、lightGBM优化 2.1、l...
机器学习-集成学习LightGBM
A8186的博客
02-21 2458
LightGBM 是微软开发的一个强大的开源梯度提升框架。它旨在高效和可扩展，能够处理大型数据集和高维特征。LightGBM结合使用基于梯度的单边采样（GOSS）和独占特征捆绑（EFB）来降低计算成本并提高模型的准确性。LightGBM 支持各种目标函数，可用于回归和分类问题。它还提供了一些高级功能，例如提前停止、交叉验证和超参数调整，以帮助用户构建稳健的模型。此外，它还为流行的编程语言（如 Python、R 和 C++）提供接口，使其易于集成到现有的数据科学工作流程中。
light GBM
最新发布
08-12
Light GBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于决策树的梯度提升框架，具有高效、快速、内存占用低等优点，特别适用于大规模数据集的建模任务。以下是使用 Light GBM 的基本指南： ### 安装 Light GBM Light GBM 支持多种语言接口，包括 Python、R 和命令行接口。以 Python 为例，可以通过 pip 安装： ```bash pip install lightgbm ``` 如果需要使用 GPU 加速，可以通过额外的编译步骤启用 GPU 支持。 ### 数据准备 Light GBM 可以处理多种格式的数据，包括 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 LibSVM 格式文件。通常使用 `lightgbm.Dataset` 来加载数据： ```python import lightgbm as lgb import numpy as np # 示例数据 X_train = np.random.rand(100, 10) y_train = np.random.randint(0, 2, size=100) # 加载数据集 train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) ``` ### 参数设置 Light GBM 的参数设置非常灵活，主要包括任务类型、提升类型、树的结构等参数。以下是一个典型的参数配置： ```python params = { 'objective': 'binary', # 任务类型，例如二分类 'boosting_type': 'gbdt', # 提升类型 'num_leaves': 31, # 叶子节点数量 'learning_rate': 0.05, # 学习率 'feature_fraction': 0.9, # 每次迭代中随机选择的特征比例 'bagging_fraction': 0.8, # 数据抽样比例 'bagging_freq': 5, # 每 k 次迭代进行一次 bagging 'verbose': 0 # 日志详细程度 } ``` ### 训练模型 使用 `lightgbm.train` 方法进行模型训练： ```python # 训练模型 model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100) ``` ### 预测与评估 训练完成后，可以使用模型进行预测，并通过评估指标（如准确率、AUC 等）来衡量模型性能： ```python # 预测 X_test = np.random.rand(50, 10) y_pred = model.predict(X_test) # 将概率转换为类别预测 y_class = [1 if p >= 0.5 else 0 for p in y_pred] ``` ### 交叉验证 Light GBM 提供了内置的交叉验证功能，可用于选择最佳的迭代次数和评估模型性能： ```python # 交叉验证 cv_results = lgb.cv(params, train_data, num_boost_round=100, nfold=5) best_num_boost_round = len(cv_results['binary-mean']) ``` ### 特征重要性 Light GBM 可以轻松地可视化特征重要性，帮助理解模型的决策过程： ```python # 可视化特征重要性 lgb.plot_importance(model) ``` ### 总结 Light GBM 是一个功能强大且高效的梯度提升框架，适用于各种机器学习任务。通过上述步骤，可以快速上手并构建高性能的模型。在实际应用中，建议根据具体任务调整参数，以获得最佳的模型性能。 ---
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