boosting-lightGBM算法

最新推荐文章于 2024-12-22 21:13:15 发布
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#lightGBM

本文主要探讨了LightGBM算法的高效实现原理及其在梯度提升决策树中的应用。通过对比不同方法，深入剖析了LightGBM如何优化直方图算法以提高训练速度并减少内存消耗。此外，还提供了多个链接指向详细的解读和技术博文。

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先mark一些博客：

LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree 原文翻译
附图解释算法
Lightgbm 直方图优化算法深入理解

感觉对这个算法还不是很理解。。。
后续再研究。

其他一些博客：
https://blog.youkuaiyun.com/u012535605/article/details/83584775
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39807102/article/details/81912566#commentBox
https://www.imooc.com/article/39452
http://www.360doc.com/content/17/1231/23/40769523_718019029.shtml
https://blog.youkuaiyun.com/niaolianjiulin/article/details/76584785#commentBox

集成学习之Boosting方法系列_LightGBM
m0_62895602的博客
01-23 1440
集成学习是一种机器学习方法，通过将多个弱学习器（weak learners）组合成一个更强大的集成模型来提高预测性能和泛化能力。Boosting 是一种迭代的集成方法，它通过逐步调整训练数据的权重和/或模型的权重来训练多个弱学习器，以便每个弱学习器更关注先前被错误分类的样本。AdaBoost、Gradient Boosting 和 XGBoost 都是 Boosting 的变种。本文将介绍Boosting方法的其中一种：LightGBM。
微软开源LightGBM：轻量级梯度Boosting框架
Joy0921的博客
10-18 928
原文：LightGBM – A fast, distributed, gradient boosting framework 作者：微软 翻译：赖信涛 责编：仲培艺 LightGBM是一个轻量级的GB框架，基于决策树的学习算法，支持分布式。具有以下优点： 快速的学习效率 低内存占用 更高的准确性 支持并行学习 支持处理大数据 更多技术细节，可以参考发布信息。基于公共数据的处理实验表明，...
Boosting方法-从AdaBoost到LightGBM
05-04
Boosting方法-从AdaBoost到LightGBM，涵盖了adaboost xgboost lightgbm等经典boosting方法的原理详细介绍
Boosting 系列算法——7. LightGBM
Kanny
12-19 542
LightGBM （Light Gradient Boosting Machine）是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练。其在Higgs数据集上LightGBM比XGBoost快将近10倍，内存占用率大约为XGBoost的1/6，并且准确率也有提升。GBDT在每一次迭代的时候，都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小；如果不装进内存，反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间。尤其面对工业级海量的数据，普通的GBDT算法是不能满足其需求的。LightGBM提出的
机器学习笔记27——Boosting方法之LightGBM算法原理及python实战
weixin_45666566的博客
11-27 2172
LightGBM算法引言1、LightGBM原理 引言 \quad \quadGBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT 在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务。虽然传统的boosting算法（如GBDT和XGBoost）已经有相当好的效率，但是在如今的大样本和高维度的环境下，传统的boosting似乎在效率和可扩展性上
WOA-LightGBM基于鲸鱼算法优化轻量级梯度提升机算法数据分类预测（Matlab完整源码和数据）
最新发布
04-26
1.Matlab实现WOA-LightGBM基于鲸鱼算法优化轻量级梯度提升机算法数据分类预测，附带未优化模型，可以作为对比实验(完整源码和数据) 2.优化参数为叶子节点数 学习率 树的深度; 3.直接替换数据即可使用，保证程序可...
Matlab源码实现BFO-LightGBM算法优化与效果展示
资源摘要信息:"BFO-LightGBM算法优化LightGBM分类预测" 知识点详细说明： 1. BFO-LightGBM算法： BFO代表的是基于模拟自然界中鳑鲏鱼觅食行为的生物群体优化算法，它是一种用于解决优化问题的群体智能算法。模拟鳑...
PSO-LightGBM粒子群优化算法优化轻量级梯度提升机分类预测（Matlab完整源码和数据）
04-26
1.Matlab实现PSO-LightGBM粒子群优化算法优化轻量级梯度提升机分类预测Matlab实现，附带未优化模型，可以作为对比实验(完整源码和数据) 2.优化参数为叶子节点数 学习率 树的深度; 3.直接替换数据即可使用，保证程序...
Matlab实现DE-LightGBM算法优化及其性能对比分析
DE-LightGBM算法是通过差分进化（Differential Evolution, DE）方法来优化LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）模型的超参数，以提升分类预测的性能。差分进化是一种用于解决实值优化问题的遗传算法，它是...
WOA-LightGBM算法优化多变量回归预测系统
标题中所提到的WOA-LightGBM算法，是“Whale Optimization Algorithm-LightGBM”的缩写。WOA是一种模拟鲸鱼捕食行为的启发式算法，而LightGBM是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）的...
【机器学习】LightGBM 解读 （集成学习_Boosting_GBM）
Danger的博客
05-14 2603
【机器学习】LightGBM 解读 （集成学习_Boosting_GBM）
Boosting算法（GBDT，XGBoost，LightGBM）
丿回到火星去
11-25 3052
引言 提升（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类问题，它每一步产生一个弱预测模型（如决策树），并加权累加到总模型中加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向，则称之为梯度提升（Gradient Boosting）。 梯度提升算法首先给定一个目标损失函数，它的定义域是所有可行的若函数集合（基函数）；提升算法通过迭代的选择一个负梯度方向上的基函数来逐渐...
boosting方法浅析——从Adaboost到GBDT
weixin_30950607的博客
12-27 298
1. 何为boosting方法（提升方法）？ 常见的集成学习方法有两种：bagging和boosting。 bagging方法，以随机森林为代表。bagging方法主要通过对数据集抽样来改变数据的分布，再针对不同的抽样集分别单独训练基分类器，最后将基分类器结合起来成一个强分类器。bagging最常用的是有放回的自主采样法，这也是bagging方法名字的由来。它的基分类器的常见结...
集成学习 | 集成学习思想：Boosting思想 | XGBoost算法、LightGBM算法
ToBeCeratinToBeTall的博客
03-21 1804
GBDT算法扩展：XGBoost算法 | LightBGM算法
【目标检测】局部强度和梯度特性LIG红外小目标检测【含Matlab源码 9940期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
12-22 1056
局部强度和梯度特性LIG红外小目标检测 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
[机器学习] Boosting算法4 --- LightGBM介绍与分布式
摩登都市天空---专栏
05-29 7315
相比XGBoost有如下优点：。例如，它将连续的特征值分桶(buckets)装进离散的箱子(bins)，这是的训练过程中变得更快。带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略,。LGB避免了对整层节点分裂法，而采用了对增益最大的节点进行深入分解的方法。这样节省了大量分裂节点的资源。更低的内存占用：使用离散的箱子(bins)保存并替换连续值导致更少的内存占用。...
【阶段三】Python机器学习25篇：机器学习项目实战：LigthGBM算法的核心思想、原理与LightGBM分类模型
张陈亚的博客
01-13 529
Python机器学习25篇：机器学习项目实战：LigthGBM算法的核心思想、原理与LightGBM分类模型
开源|LightGBM：三天内收获GitHub 1000+ 星
未语愁眸
01-10 3461
原创 2017-01-05 LightGBM 微软研究院AI头条 【导读】不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM，在三天之内GitHub上被star了1000+次，fork了200+次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM？”问题，被评价为“速度惊
pandas读取csv文件进行处理时报错： TypeError: invalid type comparison
Better_Y0808的博客
01-08 1185
在读取csv时，加上： keep_default_na=False 参考博客： https://blog.youkuaiyun.com/yj928674542/article/details/75617112
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