决策树之LightGBM

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#决策树 #算法 #机器学习

LightGBM是针对GBDT的优化解决方案，解决了XGBoost在大规模数据中的问题，提供更快的训练速度和更低的内存占用。通过Histogram算法、GOSS、EFB和Leaf-wise生长策略等优化，提升了效率。同时，它支持类别特征，优化了并行计算和缓存命中率。相较于XGBoost，LightGBM的优点包括速度和内存效率，但可能会导致较深的决策树和对噪点的敏感。调参涉及boosting类型、num_leaves、max_depth、feature_fraction和lambda_l2等参数。

本文从互联网搬运，只用于本人学习记录。

决策树之LightGBM

主要用于解决 GDBT 在海量数据中遇到的问题，相对 XGBoost 具有训练速度快、内存占用低的特点。

1. 优化

为了避免XGBoost的缺陷，并且能够在不损害准确率的条件下加快GBDT模型的训练速度，lightGBM在传统的GBDT算法上进行了如下优化：

  • 基于Histogram的决策树算法。
  • 单边梯度采样 Gradient-based One-Side Sampling(GOSS)：使用GOSS可以减少大量只具有小梯度的数据实例，这样在计算信息增益的时候只利用剩下的具有高梯度的数据就可以了，相比XGBoost遍历所有特征值节省了不少时间和空间上的开销。
  • 互斥特征捆绑 Exclusive Feature Bundling(EFB)：使用EFB可以将许多互斥的特征绑定为一个特征，这样达到了降维的目的。
  • 带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略：大多数GBDT工具使用低效的按层生长 (level-wise) 的决策树生长策略，因为它不加区分的对待同一层的叶子，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使用了带有深度限制的按叶子生长 (leaf-wise) 算法。
  • 直接支持类别特征(Categorical Feature)
  • 支持高效并行
  • Cache命中率优化

2. 相对XGBoost优缺点

优点：

  • 速度更快
    • LightGBM 采用了直方图算法将遍历样本转变为遍历直方图，极大的降低了时间复杂度；
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5、梯度提升决策树与LightGBM：原理、应用与优化
p1q2r的博客
09-14 33
本文深入探讨了梯度提升决策树（GBDT）与LightGBM的原理、应用与优化方法。从装袋法到提升法，详细介绍了决策树集成学习中的关键算法，包括随机森林、ExtraTrees和GBDT，并通过实例演示了梯度提升在回归与分类问题中的实现过程。文章还分析了传统GBDT在训练效率上的不足，引出LightGBM框架的优势，展示了其在速度、内存占用和准确率方面的显著提升。结合Python代码示例，涵盖了LightGBM的安装、建模流程、交叉验证与参数优化技术，并介绍了DART算法对过拟合的改善作用，全面呈现了现代梯度提
麻烦提供基于pytorch的EEMD+LightGBM+ConvLSTM的读取csv数据的多输入单输出的时序训练及预测代码...
weixin_42611310的博客
02-16 392
好的，以下是基于PyTorch的EEMD-LightGBM-ConvLSTM的代码示例，用于多输入单输出的时序训练和预测。代码使用PyTorch框架构建ConvLSTM模型，使用LightGBM进行特征选择，以及使用EEMD技术进行数据处理。数据读取使用Pandas库。 ```python 导入所需的库 import numpy as np import pandas as pd import t...
LightGBM
银晗的学习博客
04-27 1773
LightGBM是XGBoost的优化。提出算法的原因：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模型优化瓶颈突破：掌握这4种动态调参技术，效果立竿见影
最新发布
LiteTrans的博客
10-04 883
突破LightGBM模型性能瓶颈，掌握高效调参方法。本文深入解析4种动态LightGBM调参技巧，适用于分类与回归任务，提升训练效率与预测精度。结合实战经验，助你快速优化模型效果，值得收藏。
第十二章:lightGBM
weixin_44953928的博客
03-28 2216
文章目录一、模型的使用（1）基于LightGBM原生接口的分类（2）基于Scikit-learn接口的分类模型存储和调用网格搜索，参数优化3. 基于LightGBM原生接口的回归（4）基于Scikit-learn接口的回归 lightGBM算法深入了解参考知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/99069186 一、模型的使用 （1）基于LightGBM原生接口的分类 （2）基于Scikit-learn接口的分类 模型存储和调用 网格搜索，参数优化 3. 基于LightGBM
【LightGBM回归预测】基于梯度增强决策树LightGBM多输入多输出预测附Matlab实现
m0_60703264的博客
01-25 1816
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度增强决策树算法，因其速度快、精度高而被广泛应用于机器学习领域。LightGBM不仅支持单输入单输出回归任务，还支持多输入多输出（Multi-Input Multi-Output，简称MIMO）回归任务。在MIMO回归任务中，模型需要同时预测多个输出变量。例如，在房价预测任务中，模型需要同时预测房屋的售价和租金。LightGBM通过使用多个决策树来分别预测每个输出变量，从而实现MIMO回归任务。
Python梯度提升决策树库之lightgbm使用详解
Rocky006的博客
04-29 1287
LightGBM是一个快速、分布式、高性能的梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）库，它在机器学习和数据挖掘领域被广泛应用。本文将介绍LightGBM库的安装方法、主要特性、基本功能、高级功能、以及在实际应用中的场景和总结。
LightGBM 决策树 gradient boosting framework
q742971636的博客
09-05 444
https://zhuanlan.zhihu.com/p/99069186
机器学习： LightGBM模型（优化版）——高效且强大的树形模型
weixin_74268817的博客
11-13 4847
LightGBM 在现实生活中被广泛运用于各种场景，甚至竞赛，因此深入了解 LightGBM 模型是非常有必要的。文章中的各种特殊方法，有兴趣就最好可以深入了解。最后，文章如有错误，欢迎大噶指正！
基于LightGBM多输入多输出预测附Matlab实现
qq_59747472的博客
01-25 1325
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度增强决策树算法，因其速度快、精度高而被广泛应用于机器学习领域。LightGBM不仅支持单输入单输出回归任务，还支持多输入多输出（Multi-Input Multi-Output，简称MIMO）回归任务。在MIMO回归任务中，模型需要同时预测多个输出变量。例如，在房价预测任务中，模型需要同时预测房屋的售价和租金。LightGBM通过使用多个决策树来分别预测每个输出变量，从而实现MIMO回归任务。
分类预测 | Matlab实现CNN-LSSVM多特征故障诊断/分类预测
qq_59747472的博客
08-09 1222
随着工业自动化和智能制造的迅速发展，对设备运行状态的实时监测和故障诊断需求日益迫切。传统的故障诊断方法往往依赖于单一特征或经验模型，难以应对复杂多变的工业环境和多特征故障。卷积神经网络 (CNN) 在图像识别和特征提取方面表现出强大的能力，而最小二乘支持向量机 (LSSVM) 在小样本学习和非线性分类方面具有显著优势。本文提出了一种基于 CNN-LSSVM 的多特征故障诊断/分类预测方法，利用 CNN 提取多特征数据中的深层特征，并将其作为 LSSVM 的输入，实现对设备运行状态的准确识别和故障类型预测。
多输入多输出 |基于LightGBM多输入多输出预测Matlab实现
m0_57702748的博客
01-25 1358
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度增强决策树算法，因其速度快、精度高而被广泛应用于机器学习领域。LightGBM不仅支持单输入单输出回归任务，还支持多输入多输出（Multi-Input Multi-Output，简称MIMO）回归任务。在MIMO回归任务中，模型需要同时预测多个输出变量。例如，在房价预测任务中，模型需要同时预测房屋的售价和租金。LightGBM通过使用多个决策树来分别预测每个输出变量，从而实现MIMO回归任务。
多输入多输出 | Matlab实现基于LightGBM多输入多输出预测
qq_59747472的博客
03-17 971
在当今复杂多变的社会和技术环境中，准确预测未来事件和趋势变得至关重要。传统上，预测模型通常针对单变量输出进行优化，然而，许多实际问题需要同时预测多个相关变量，这就是多输入多输出（Multi-Input Multi-Output, MIMO）预测的需求所在。LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) 作为一种高效且强大的梯度提升框架，近年来在各种预测任务中表现出色。
LightGBM详细
Aaadsda414114的博客
12-17 1440
LightGBM GBDT是一个长久不衰的模型，他的思想是什么？ 它的思想就是将多个弱分类器迭代训练得到最优的模型，训练效果好，不易过拟合等等的有点，那么XGB就是典型的一个GBDT的实现。 首先回顾一下XGB，它的核心思想就是说，是属于GBDT的一个延申，因此它的模型也是加法模型，由多个弱分类器相加的结果，那么在构成弱分类器的时候，首先需要对特征值进行预排序，然后便利所有的切分点，然后计算每个切分点的一个增益，最后找到最优的分裂点进行数据分裂成左右子树。 XGB的优缺点： 优点： 能够
LightGBM简介与代码实现
qq_51994753的博客
05-27 1505
LightGBM简介 1.基于直方图的决策树算法 基本思路：首先确定对于每一个特征需要多少个箱子(bin)并为每一个箱子分配一个整数；然后将浮点数的范围均分成若干区间，区间个数与箱子个数相等，将属于该箱子的样本数据更新为箱子的值；最后用直方图（bins）表示。 2.直方图做差加速 一个叶子的直方图可以由他的父亲节点的直方图与它兄弟的直方图做差得到，速度提升了一倍。 通常构造直方图时，需要遍历该叶子上的所有数据，但直方图做差仅需遍历直方图的k个桶。在实际构建树的过程中，LightGBM还可以先计算直方图小的
回归的stacking方法代码以及多输出回归的stacking代码方法
weixin_44245188的博客
06-03 1053
definit# 确保Y的维度与构造的元特征维度相匹配，无需flatten# 对每个基础学习器预测，组合成元特征# 使用元学习器进行最终预测# 假设其他必要的导入和变量如 CatBoostRegressor, LGBMRegressor 等已正确定义# 注意：下面的 CatBoostRegressor 和 LGBMRegressor 应当正确导入并初始化# 实例化自定义的多输出 Stacking 模型# 训练模型# 预测并评估。
LightGBM模型详解
weixin_44852067的博客
04-24 6405
1.背景   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。官方给出的这个工具库模型的优势如下： 更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可处理大规模数据 支持直接使用 category 特征   下图是一组实验数据，LightGBM比XGBoost快将近 101010 倍，内存占用率大约为XGBoost的 1/61/61/6，并且准确率也有提
Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)优化LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战
张陈亚的博客
05-04 931
Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)优化LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战
lightgbm 决策树
07-06
在LightGBM中，每个决策树都是一个独立的学习模型，它们会预测一部分样本，然后所有树的结果会组合起来作为最终预测。 具体来说，LightGBM的决策树采用了一种叫做"Leaf-wise Growth"（从叶到根）的增长策略，它首先...
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