LGB——python实现

最新推荐文章于 2024-05-06 20:59:34 发布
最新推荐文章于 2024-05-06 20:59:34 发布
阅读量1.3k 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Return__None/article/details/117566612 
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd


def distance(X, c):
    m, r = np.shape(X)
    d = 0
    for i in range(m):
        d = np.sum(np.square(X[i] - c)) + d
    d = d / (m * 32)
    return d


def division(c):
    d = []
    for i in range(len(c)):
        d.append((1 + 0.001) * c[i]
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
Return__None
关注
实战三：基于LGB实现车联网大数据碰撞识别 代码+数据（非常详细可作为毕设）
06-28 351
实战三：基于LGB实现车联网大数据碰撞识别 代码+数据（非常详细可作为毕设）
lgb_python_特征提取_lgb预测_
10-01
lgb实现预测，包括提取特征，数据处理等pandas基础操作，可以学习
python 实现lgb训练及模型预测
MusicDancing的博客
11-27 6163
使用训练好的lightgbm对测试集打分，并保留预测结果。 # coding:utf-8 import pandas as pd import lightgbm as lgb import sys THRESHOLD = 0.28 # 设定截断阈值 data_input_path = sys.argv[1] # 数据输入路径 data_output_path = sys.argv[2] # 数据输出路径 model_file_path = sys.argv[3] # 模型路径 # 1.加载测试数据.
【ML算法】集成学习——LightGBM的Python实现
roguesir的博客
08-10 4350
前言 LightGBM算法作为Kaggle竞赛的热门算法，具有速度快、精度高、可并行等特点，本文实现了LightGBM算法的简单实现。 代码 # coding: utf-8 import json import lightgbm as lgb import pandas as pd from sklearn.metrics import mean_squared_error # load...
python中变量作用域及嵌套作用域
互联网
11-15 400
在python中，变量查找遵循LGB原则，即优先在局部作用域(local scope)中对变量进行查找，失败则在全局作用域(global scope)中进行查找,最后尝试再内建作用域(build-in scope)内查找，如果还是未找到的话，则抛出异常。后来由于闭包和嵌套函数的出现，作用域又增加了外部作用域，这样变量的查找作用域优先级变为：局部、外部、全局和内建。 作用域由def、class、la...
Python LGB名称查找规则
Code of Duty
07-27 2508
www.educity.cn/linux/1604007.html
微软开源分布式高性能GB框架LightGBM安装使用——Python
无知人生，记录点滴
01-12 1万+
最近写了一篇关于“微软开源分布式高性能GB框架LightGBM安装使用”的文章，有小伙伴安装Python环境遇到了问题。我个人也尝试安装了一下，确实遇到了很多问题。先看遇到的坑（Linux环境解决起来可能简单一些，Windows用户相对比较麻烦）：pip官网国外镜像站无法访问python2.7.10 怎么安装lapackWindows Scipy Install: No Lapack/Blas R
Python实战开发及案例分析（9）—— 决策树
贾贾的博客
05-06 3504
决策树是一种用于分类和回归的机器学习模型。它通过学习一系列的决策规则将数据分成不同的类别或预测数值。决策树在构建时依赖于属性选择度量，如信息增益、基尼系数等。
Python——机器学习：不平衡数据集常用处理方法和实例
weixin_53848907的博客
02-05 3099
本文梳理了几种常用的不平衡数据集处理方法，包括过采样、欠采样，类别加权和数据加权的方法。以下通过信用卡违约实例数据进行说明。不平衡数据集，尤其长尾数据一直都是重点和难点。实际应用中，应根据具体的业务需求，确定应该尽量提高模型的哪个指标。如：对于信用卡违约这样一个对正类样本（违约）判定要求较高的场景，往往需要更高的召回率。我们采用AUC和F1得分评价模型结果，总体情况见下表。可见效果都一般，但处理后，F1值确实都有提升。（注：本文中除基模型外的模型均未进行调优，可能对处理后的数据未必合适。
Python——机器学习分类模型实例:进阶模型融合Voting和Stacking详解
weixin_53848907的博客
01-24 1527
本文利用预处理后的数据集，介绍模型融合的 Statcking 和 Voting方法的原理和使用，用以提高模型预测的准确率。Stacking 方法扒了一下sklearn中的源码，其处理方法似乎和大部分原理类文章中讲的不太一样。
lightgbm原理以及Python代码
weixin_30498921的博客
09-23 1623
原论文： http://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf lightgbm原理： gbdt困点： gbdt是受欢迎的机器学习算法，当特征维度很高或数据量很大时，有效性和可拓展性没法满足。lightgbm提出GOSS(Gradient-based ...
【项目实战】Python实现LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战
张陈亚的博客
11-06 3万+
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 如今已是大数据时代，具备大数据思想至关重要，人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。GBDT (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不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预...
Python银行信贷风控建模实战（xgb+lgb）
机器学习、深度学习、文本分类、异常检测、风控等知识的积累和分享
11-28 2495
银行风控数据来源某比赛网站（下图仅为部分字段），数据集中包含银行借贷订单的金额、利息、账期、担保等基本信息，还有历史授信情况，数据类型同样包含数值型、类别型、日期等变量，同时存在缺失问题，适合初学者入门练习
lightgbm实现
donger__chen的博客
03-10 1335
#交叉验证：用于验证某组参数的表现情况并画图，返回为每一轮迭代的评价值 def lightgbm_cv(params,x_train,y_train,n_round,nfold,early_stopping_rounds): import lightgbm as lgb import pandas as pd from matplotlib import pyplot ...
机器学习_LGB调参汇总（开箱即食）
RL小站
08-08 3694
在数据层面的一些正负采样，业务层面一些数据筛选，以及异常值的处理后。我们进行模型训练，同时需要对模型进行参数的调整，以提升模型的精度。笔者就一些现有的调参框架进行汇总。
lgb使用方法与调参
weixin_44414593的博客
07-19 5616
本文参考了lgb中文文档，和lgb调参笔记。 import lightgbm as lgb lgb参数 *type 1 不需要调试的参数 * boosting_type 1.gbdt 2.rf objective 1.regression 回归 2.binary 二分类（01） 3.multiclass 多分类（需要设置num_class） num_class 多分类的类别数 early_stopping_round 多少轮学习后无优化，则停止。 data 训练数据 valid验证数据 lgb_train
树模型对类别变量的 7 种处理方法（Python代码）
Python学习与数据挖掘
04-20 3628
在数据挖掘项目的数据中，数据类型可以分为两种：有序的连续数值 和 无序的类别型特征。 对于xgboost、GBDT等boosting树模型，基学习通常是cart回归树，而cart树的输入通常只支持连续型数值类型的，像年龄、收入等连续型变量Cart可以很好地处理，但对于无序的类别型变量（如 职业、地区等），cart树处理就麻烦些了，如果是直接暴力地枚举每种可能的类别型特征的组合，这样找类别特征划分点计算量也很容易就爆了。 在本文中，我将列举了树模型对于类别型特征处理的常用方法，欢迎深入探讨，喜欢记得点赞、关注
深入理解LightGBM
Microstrong
01-04 5278
我的个人微信公众号： Microstrong 微信公众号ID： MicrostrongAI 微信公众号介绍： Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！ 我的知乎主页： https://www.zhihu.com/people/MicrostrongAI/activities...
LightGBM——提升机器算法（图解+理论+安装方法+python代码）
热门推荐
huacha__的博客
08-04 10万+
前言 LightGBM是个快速的，分布式的，高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序，分类，回归以及很多其他的机器学习任务中。 在竞赛题中，我们知道XGBoost算法非常热门，它是一种优秀的拉动框架，但是在使用过程中，其训练耗时很长，内存占用比较大。在2017年年1月微软在GitHub的上开源了一个新的升压工具--LightGBM。在不降低准确率的前提下，速度提升了10倍左右，占用内存...
LGBM python
最新发布
01-26
### 如何在Python中使用LightGBM进行机器学习 #### 导入必要的库和模块 为了开始构建基于 LightGBM 的模型，需要先加载必需的库。这不仅限于 LightGBM 自身，还包括用于数据操作和其他辅助功能（如划分训练集测试集）的相关工具。 ```python import lightgbm as lgb import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score ``` 这段代码展示了如何引入 LightGBM 及其依赖项[^1]。 #### 准备数据集并分割成训练集与验证集 利用 `datasets` 模块可以方便地获取内置的数据集；而通过 `train_test_split()` 方法能够轻松实现数据集的切分工作，从而为后续建模做好准备。 ```python iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) ``` 此部分同样来源于先前提及的例子。 #### 设置参数配置 当采用原生API而非Scikit-Learn风格接口时，定义合适的超参数对于指导算法行为至关重要。例如，在这里指定了目标函数(`objective`)以及度量标准(`metric`)： ```python params = { 'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.05, 'n_estimators': 20, 'objective': 'multiclass', # 对应多类别分类任务 } params['metric'] = ['multi_logloss'] ``` 上述设置适用于一个多类别的场景，并选择了相应的损失函数作为评价指标[^3]。 #### 创建Dataset对象并训练模型 接下来创建适合 LightGBM 处理的数据结构——即 Dataset 类型的对象，之后调用 `train()` 函数启动训练过程。 ```python lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) model = lgb.train(params, lgb_train, valid_sets=[lgb_train, lgb_eval], num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10) ``` 此处说明了怎样将输入特征转换为专有的格式以便更高效地传递给底层引擎执行运算。 #### 预测新样本标签及评估效果 完成训练后即可应用已学得的知识对未来未知实例作出预测判断，并借助之前提到过的 `accuracy_score()` 来衡量最终成果的好坏程度。 ```python y_pred_prob = model.predict(X_test, num_iteration=model.best_iteration) y_pred = [list(x).index(max(x)) for x in y_pred_prob] print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred):.4f}") ``` 最后一步计算得到准确率分数以直观反映模型表现情况。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值