1、利用 LightGBM 和 Python 进行机器学习：从基础到实战

最新推荐文章于 2025-12-01 23:20:33 发布
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分类专栏： LightGBM实战指南 文章标签： LightGBM Python 机器学习
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利用 LightGBM 和 Python 进行机器学习：从基础到实战

1. 机器学习概述

机器学习是当今科技领域的热门话题，它能够让计算机从数据中学习模式，并做出预测或决策。在深入探讨之前，我们先了解一下相关的技术要求。

技术要求
  • 编程语言：Python 3.10
  • 操作系统：Windows、macOS 或 Linux
  • 相关库：Anaconda 3、scikit - learn 1.2.1、LightGBM 3.3.5、XGBoost 1.7.4、Optuna 3.1.1、FLAML 1.2.3、FastAPI 0.103.1、Docker 23.0.1、PostgresML 2.7.0、Dask 2023.7.1

建议使用 Anaconda 进行 Python 环境管理，可从 Anaconda 官网 下载。同时，示例代码可从 GitHub 仓库 获取。

什么是机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

机器学习范式
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7、LightGBM在Python中的应用：从基础到实战
p1q2r的博客
09-16 20
本文介绍了LightGBM在Python中的应用，涵盖其性能优势、scikit-learn API的使用方法、关键建模概念（如交叉验证与参数优化），并通过预测学生学业成功的实战案例展示了从数据探索、预处理到模型训练与评估的完整流程。结果表明，LightGBM在准确率和训练速度上均优于传统算法，是高效构建梯度提升模型的优选工具。
LightGBM Python使用指南：从基础到高级实战
gitblog_00056的博客
06-02 618
LightGBM Python使用指南：从基础到高级实战 【免费下载链接】LightGBM microsoft/LightGBM: LightGBM 是微软开发的一款梯度提升机（Gradient Boosting Machine, GBM）框架，具有高效、分布式和并行化等特点，常用于机器学习领域的分类和回归任务，在数据科...
LightGBM从入门到实战：Python详细教程（附代码解析）
weixin_69825662的博客
08-05 1725
本文是一份LightGBM完全指南，系统介绍了这一高效梯度提升框架的原理、应用和优化技巧。主要内容包括：1）LightGBM核心优势，如基于直方图的算法、单边梯度采样等技术带来的速度提升和内存优化；2）详细参数说明与示例设置；3）分类（乳腺癌预测）和回归（房价预测）两个实战案例；4）高级应用技巧，包括类别特征处理、交叉验证调参等；5）与XGBoost的对比分析。文章通过完整代码示例和可视化分析，帮助读者快速掌握LightGBM的应用方法，适合机器学习初学者和从业者参考。
Python机器学习：从入门到精通
YunWisdom
07-18 1197
当您翻开此书，您正踏入一场数据与智慧的修行。机器学习，并非冰冷的符码，而是机器模拟人类洞察世界的法门。本书将带您，以Python为舟，泛游于算法之海。我们不只传授“术”，更探求其后的“道”——从数据的生灭流转中观照规律，于模型的迭代演进里体悟得失。愿您合上书卷时，收获的不仅是驾驭数据的技能，更有一双洞悉复杂、化繁为简的“智慧之眼”。现在，让我们一同启程。
Python机器学习：从零基础到项目实战
YunWisdom
07-21 3575
当您翻开此书，您正踏入一场数据与智慧的修行。机器学习，并非冰冷的符码，而是机器模拟人类洞察世界的法门。本书将带您，以Python为舟，泛游于算法之海。我们不只传授“术”，更探求其后的“道”——从数据的生灭流转中观照规律，于模型的迭代演进里体悟得失。愿您合上书卷时，收获的不仅是驾驭数据的技能，更有一双洞悉复杂、化繁为简的“智慧之眼”。现在，让我们一同启程。
机器学习：LightGBM算法原理（附案例实战）
阿极的博客
03-27 3785
LightGBM是一个基于决策树的梯度提升框架，被广泛应用于机器学习任务，如分类、回归和排序等。LightGBM采用了一些独特的技术，例如基于直方图的决策树学习和GOSS（Gradient-based One-Side Sampling）等，以提高模型的训练效率和准确性。
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第27步 机器学习分类实战：LightGBM建模
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LightGBM建模~
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