lightGBM原理、改进简述

最新推荐文章于 2025-07-01 00:19:12 发布
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分类专栏： 机器学习笔记 文章标签： 机器学习 lightGBM XGBOOST boosting
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lightGBM是微软推出的高效、轻量级的梯度提升机，针对xgboost的内存消耗和速度问题进行优化。其特点包括基于Histogram的决策树算法、带深度限制的Leaf-wise生长策略，支持并行化学习和处理大规模数据。通过调整num_leaves等参数，可以在防止过拟合的同时提高模型精度。

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1. foreword

TSA比赛中，开始整的LR，把原始特征one-hot处理后输入LR训练。过了段时间开始搞RF和XGB，再后面搞LightGBM。

2. lightGBM简介

xgboost的出现，让数据民工们告别了传统的机器学习算法们：RF、GBM、SVM、LASSO……..。现在微软推出了一个新的boosting框架，想要挑战xgboost的江湖地位。

顾名思义，lightGBM包含两个关键点：light即轻量级，GBM 梯度提升机。

LightGBM 是一个梯度 boosting 框架，使用基于学习算法的决策树。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：

  • 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

与常用的机器学习算法进行比较：速度飞起

这里写图片描述

3. xgboost缺点

XGB的介绍见此篇博文

其缺点，或者说不足之处：

  • 每轮迭代时，都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训

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LightGBM
强化学习曾小健
07-21 243
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、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。而LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行
一文速学-XGBoost模型算法原理以及实现+贷款违约预测模型Python项目实战
master_hunter的博客
04-03 1万+
集成模型Boosting补完计划第三期了，之前我们已经详细描述了AdaBoost算法模型和GBDT原理以及实践。通过这两类算法就可以明白Boosting算法的核心思想以及基本的运行计算框架，余下几种Boosting算法都是在前者的算法之上改良得到，尤其是以GBDT算法为基础改进衍生出的三种Boosting算法：XGBoost、LightGBM、CatBoost。大家应该都对XGBoost算法模型熟悉但是对GBDT模型一无所知，看过之前GBDT的读者应该对GBDT模型有了一个很清楚的认知，对于理解XGBoos
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【AI深究】LightGBM深度解析：原理、算法与工程实践——全网最详细全流程详解与案例（附详尽Python代码演示）|集成方法核心原理、算法细节数学表达、工程实现与实际意义|参调技巧与代码示例可视化
最新发布
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
07-01 1143
大家好，我是爱酱。本篇延续爱酱上一篇XGBoost的深究专栏，系统的梳理LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）的核心原理、算法细节、数学表达、工程实现与实际意义，帮助你全面理解这一高效、强大的Boosting算法。  注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
lightgbm原理
weixin_41580067的博客
01-24 1471
本文介绍LightGBM，它是一款常用的GBDT工具包，由微软亚洲研究院（MSRA）进行开发，在Github上开源的三天内收获1000 star。其速度比XGBoost快，并且精度也相当的不错。 接下来看看其算法的内容。 注意其设计理念： 单个机器在不牺牲速度的情况下，尽可能多地用上更多的数据； 多机并行的时候，通信的代价尽可能地低，并且在计算上可以做到线性加速。 于是其使用分布式 ...
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weixin_38267719的博客
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weixin_42330675的博客
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高级算法梳理-Task4 LightGBM框架简介
绝体绝命成长之路
05-20 475
本文根据多篇博文整理总结而成. 提升树是利用加法模型与前向分步算法实现学习的优化过程，它有一些高效实现，如XGBoost, pGBRT，GBDT等。其中GBDT采用负梯度作为划分的指标（信息增益），XGBoost则利用到二阶导数。它们共同的不足是计算信息增益需要扫描所有样本，从而找到最优划分点。在面对大量数据或者特征维度很高时，它们的效率和扩展性很难使人满意。 微软开源的LightGBM（基于...
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lightgbm算法
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具体讲解lightgbm算法，直方图加速，预排序思想，等等
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  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，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。   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。因此LightGBM提出的主要目的就是解决GBDT在海量数据时的问题，让GBDT可以更好更快地用于工业实践。 基本
LightGBM原理及实现
weixin_42774642的博客
01-16 1313
LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员，它和xgboost一样是对GBDT的高效实现，很多方面会比xgboost表现的更为优秀。原理上它和GBDT及xgboot类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。 LightGBM vs xGBoost xgBoost算法的优点： XGB利用了二阶梯度来对节点进行划分，相对其他GBM来说，精度更高。...
lightGBM简述
06-23
### LightGBM 的基本概念与原理 LightGBM 是一种高效的梯度提升框架，由微软开发并开源。它基于梯度提升决策树（GBDT）算法，旨在解决大规模数据集和高维数据的处理问题[^1]。相比于其他类似的框架如 XGBoost，LightGBM 在保持近似精度的同时显著提升了训练速度，并减少了内存消耗。 #### 核心特性 LightGBM 的核心设计思想是优化计算效率和内存使用。它的主要特性包括： - **Leaf-wise（按叶子生长）策略**：相比传统的 Level-wise（按层生长）策略，Leaf-wise 更加灵活且能减少更多的损失[^3]。 - **直方图算法**：通过将连续特征离散化为整数，构建直方图以加速分裂点的寻找过程[^2]。 - **支持类别特征**：无需对类别特征进行额外编码（如 One-Hot 编码），直接支持高效处理。 - **分布式计算**：支持多台机器并行训练，进一步提升效率。 #### 基本原理 LightGBM 的工作原理基于梯度提升框架的核心思想，即通过迭代的方式逐步构建弱学习器（通常是决策树），并将它们组合成一个强学习器。在每一轮迭代中，LightGBM 会根据当前模型的残差构造新的树结构。具体来说： - 使用二阶泰勒展开近似目标函数，从而更高效地优化模型参数[^4]。 - 引入正则化项以防止过拟合，同时允许通过列采样等技术进一步增强模型的鲁棒性[^4]。 ```python import lightgbm as lgb # 示例代码：使用 LightGBM 训练模型 train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) params = { 'objective': 'binary', # 二分类任务 'metric': 'auc', 'boosting_type': 'gbdt', 'learning_rate': 0.1, 'num_leaves': 31, 'feature_fraction': 0.8 } model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100) ``` ### 应用场景 LightGBM 因其高效性和易用性，在多个领域得到了广泛应用： 1. **推荐系统**：处理大规模用户行为数据，快速生成个性化推荐模型。 2. **金融风控**：利用其对类别特征的支持能力，分析复杂金融交易数据，识别潜在风险。 3. **广告点击率预测**：处理高维度稀疏数据，优化广告投放效果。 4. **生物信息学**：在基因组数据分析中，利用 LightGBM 快速建模的能力进行疾病预测。 尽管 LightGBM 在许多任务中表现出色，但在涉及图像、语音或文本等高维非结构化数据时，深度学习模型可能更具优势。 ---
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