Xgboost和lightgbm的区别

最新推荐文章于 2025-10-31 13:27:50 发布
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本文是关于XGBoost与LightGBM的数据科学家工具比较，两者都是对GBDT的优化实现。XGBoost在处理categorical features时需要额外处理，而LightGBM使用非one-hot的优化方法，并提供了GOSS优化。在处理连续变量时，XGBoost使用histogram方法，而LightGBM的生长策略为leaf-wise，更注重梯度优先。

这是数据应用学院8/4 Live：数据科学家常用工具XGBoost与LightGBM大比拼，性能与结构的笔记。

https://www.youtube.com/watch?v=dOwKbwQ97tI

 

Xgboost, lightgbm, catboost实际上是对GBDT方法的不同实现，它们针对同一目标、做了不同的优化处理。

XGboost作为最早出现的库，优化做得稍微少一些，但总体而言，它们都对基础的GBDT方法做了不同的优化。

首先，它们在基础逻辑上并没有什么不同，我们限定max_trees或者max_iterations，之后算法从0棵树开始跑，每一轮根据上一轮的残差增加一棵决策树。在每一次增加决策树的时候，选择当前的最优结构。而在生成当前决策树的过程中，各个算法采用了不同的优化方案。

在生成每一棵决策树时，我们从一棵空决策树开始，不断地进行节点划分。其划分依据如下：

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说一说xgboost和lightgbm的区别是什么
qq_39173848的博客
06-15 1772
前面提到了，LightGBM是Xgboost的更高效实现， 由微软发布。XGBoost的并行是在特征粒度上的。我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），XGBoost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量。这个block结构也使得并行成为了可能，在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。LightGBM相比于Xgboos
LightGBM 和 XGBoost 两种机器学习算法的区别
xuukai的博客
04-04 1597
GOSS 用于对数据进行采样，它会保留具有较大梯度的样本，因为这些样本对模型的训练影响更大，同时对梯度较小的样本进行下采样，从而在保证模型精度的同时提高训练速度。例如，在处理包含数百万条记录和数千个特征的数据集时，LightGBM 可以在较短的时间内完成训练，而 XGBoost 可能需要更长的时间。例如，在互联网行业处理海量的用户行为数据（如点击预测、广告推荐等）时，LightGBM 能够快速地训练出模型，并且在稀疏特征（如用户 - 商品交互特征）较多的情况下，仍然能够保持较好的性能。
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）模型详解
最新发布
m0_73161433的博客
10-31 507
objective：目标函数，决定任务类型（如分类、回归）：binary；multiclass；regression；lambdarank。metric：评估指标（需与任务匹配）：auc（二分类）、（多分类）；mse（均方误差）、mae（平均绝对误差）。LightGBM 是梯度提升树的 “工程级优化典范”，通过直方图离散化、GOSS 样本抽样、EFB 特征捆绑和 Leaf-wise 生长四大核心技术，在保持高精度的同时，解决了传统 GBDT 训练慢、内存高的痛点。
xgboost和lightGBM区别
yanglee0
09-23 1027
LightGBM主要改进点： 直方图算法： 其基本思想是先把连续的浮点特征值离散化成k个整数（其实又是分桶的思想，而这些桶称为bin，比如[0,0.1)→0, [0.1,0.3)→1），同时构造一个宽度为k的直方图。 在遍历数据的时候，根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量，当遍历一次数据后，直方图累积了需要的统计量，然后根据直方图的离散值，遍历寻找最优的分割点。 带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略 在XGBoost中，树是按层生长的，称为Level-wise tree grow
lightgbm,xgboost,gbdt的区别与联系
zhengli123456789的专栏
07-12 1177
转载链接https://www.cnblogs.com/mata123/p/7440774.htmlGBDT梯度提升树实在提升树的基础上发展而来的一种使用范围更广的方法，当处理回归问题时，提升树可以看作是梯度提升树的特例(分类问题时是不是特例？)。 因为提升树在构建树每一步的过程中都是去拟合上一步获得模型在训练集上的残差。后面我们将会介绍，这个残存正好是损失函数的梯度，对应于GBDT每一步要拟合的...
树模型问题汇总
using namespace 数学工具构造器;
02-27 779
决策树 AdaBoost GBDT 问：为什么GBDT要拟合负梯度 Xgboost 问：Xgboost的损失函数是什么？ GBDT用损失函数的负梯度来拟合本轮损失的近似值，进而拟合一个CART回归树。 首先，在GBDT损失函数的基础上，Xgboost加入了正则化项，即对叶子数与叶节点权重的惩罚，即系数为gamma的叶子结点个数和系数为二分之lambda的L2正则项。 如果我们要极小化这个损失函数的话，需要求解J个叶子结点区域的最优解w，Xgboost的GBDT的一阶泰勒展开的基础上做二阶泰勒展开，经
XGBoost和LightGBM算法区别.docx
12-29
在机器学习领域，XGBoost和LightGBM是两种广泛使用的梯度增强决策树（GBDT）算法，它们都是针对GBDT的高效实现，但在原理和性能上存在显著差异。本文将深入探讨这两种算法的本质区别，以及它们各自的优缺点。 ...
探索 XGBoost 与 LightGBM 的差异：哪个更适合你的项目？
long1973m的博客
08-30 1451
XGBoost和LightGBM是两种主流的梯度提升树算法，各有特点。XGBoost采用层级生长方式，适合小数据集和精细调优，但内存消耗较大。LightGBM采用叶子节点生长策略和直方图算法，在大数据集上训练更快、内存效率更高。实际测试显示，LightGBM在大规模数据上训练时间明显更短，而XGBoost在小数据集上可能精度更高。选择时需考虑数据规模：小数据选XGBoost，大数据选LightGBM，分类特征多时LightGBM更优。掌握两者的特性有助于在实际项目中做出最佳选择。
XGBoost与LightGBM文本分类源代码及数据集.zip
04-16
1、内容概要：本资源主要基于XGBoost与LightGBM实现文本分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、数据集为电商真实商品评论数据，主要包括训练集data_train，测试集data_test ，经过预处理的训练集clean_data_train...
xgboost与LightGBM的区别
强化学习曾小健
10-25 1121
切分算法（切分点的选取）占用的内存更低，只保存特征离散化后的值，而这个值一般用8位整型存储就足够了，内存消耗可以降低为原来的1/8 LightGBM直接支持类别特征 决策树生长策略不同 XGBoost采用的是带深度限制的level-wise生长策略。level-wise过一次数据可以能够同时分裂同一层的叶子，容易进行多线程优化，不容易过拟合；但不加区分的对待同一层叶子，带来了很多没必要的开销（实际上很多叶子的分裂增益较低，没必要进行搜索和分裂） LightGBM采用leaf-...
lightgbm与xgboost的区别是什么？
weixin_44658599的博客
04-20 2093
lightgbm和xgboost区别
LightGBM和XGboost的对比
slibra_L的博客
03-25 2956
2017年初，微软开源了新的机器学习框架LightGBM，以GBDT为基础，据说在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 中文文档：http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/index.html XGBoost是此前最好的Boosting模型，既然传言LightGBM性能更高，那二者有什么不同呢...
GBDT-Xgboost-LightGBM的区别
weixin_45884932的博客
06-02 650
GBDT-Xgboost-LightGBM的区别 GBDT-Xgboost的区别： 1、分类器的区别 传统GBDT以Cart树作为分类器； Xgboost还支持线性分类器，这个时候Xgboost相当于带有L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题） 2、优化 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息 ； Xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。还有Xgboost工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶求导 3、Shrinkage（缩减） Shrink
XGBoost和LightGBM的比较
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fly_Xiaoma的博客
04-02 3万+
目录 1.XGBoost sgboost中树节点分裂时所采用的公式： xgboost的分裂步骤： xgboost总结 LightGBM：基于决策树算法的分布式梯度提升框架 LightGBM在模型的训练速度和内存方面的优化 LightGBM的leaf-wise 的生长策略 LightGBM支持类别型特征 xgboost与LightGBM的区别 1.XGBoost XGBo...
XGboost和lightGBM算法对比
weixin_71158509的博客
02-13 4895
总的来说，XGBoost和LightGBM都是基于梯度提升树的机器学习算法，它们在性能上都有一定的优势，可以用于处理各种类型的机器学习问题。而LightGBM采用的是一种基于直方图（histogram）的方式，将数据划分为多个直方块，并对每个直方块进行划分，从而减少了划分时需要遍历的数据量，提高了效率。总的来说，XGBoost和LightGBM都是强大的机器学习算法，它们各自具有高性能、鲁棒性、泛化能力和高效性等不同的特点，可以根据具体的应用场景和需求来选择使用。
XGBoost和LightGBM
qq_39643868的博客
04-04 564
通用参数 booster gbtree 采用树结构 gblinear基于线性模型 silent： 静默模式，为1时模型运行不输出 nthread: 使用线程数，一般设成-1,使用所有线程。如果有需要，我们设置成多少就是用多少线程。 Booster参数 n_estimator: 也作num_boosting_rounds 这是生成的最大树的数目，也是最大的迭代次数 ...
【Python】 XGBoost vs LightGBM：两大梯度提升框架的对比
哈哈哈哈哈哈哈
05-26 3416
XGBoost：由Tianqi Chen等人开发，是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的开源框架。XGBoost因其高效、准确和可扩展性而受到广泛欢迎。LightGBM：由微软开发，是另一种基于GBDT的框架。LightGBM以其快速训练速度和低内存占用著称，特别适用于大数据场景。XGBoost：适用于各种数据集，算法成熟稳定，参数调节细腻。LightGBM：在大规模数据和高维数据上表现更佳，训练速度更快，内存占用更低，适合需要快速迭代的大数据场景。选择合适的框架取决于具体的应用场景和数据特征。
xgboost和lightgbm区别
06-09
XGBoost和LightGBM都是常用的梯度提升树（Gradient Boosting Tree）算法，主要应用于分类和回归任务。它们的区别主要有以下几点： 1. 算法原理：XGBoost是基于CART（Classification and Regression Tree）树模型的梯度提升算法，而LightGBM是基于Histogram算法的梯度提升算法。 2. 计算效率：LightGBM在内存使用和计算时间上的优化要高于XGBoost。在处理大规模数据时，LightGBM的训练速度更快，占用更少的内存。 3. 分类精度：在精度上，LightGBM相对于XGBoost的提升并不明显，但在处理大规模数据时，LightGBM的精度相对更稳定。 4. 参数调优：XGBoost的参数较多，需要花费更多的时间进行调优。而LightGBM的参数相对较少，可以有效地减少调参的时间。 综上所述，XGBoost和LightGBM都是优秀的梯度提升树算法，但在不同的数据集和任务中，它们的表现可能会有所不同。
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