gbdt和xgb的并行串行

最新推荐文章于 2025-03-14 10:39:24 发布

原创最新推荐文章于 2025-03-14 10:39:24 发布 · 461 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

博客主要探讨了GBDT哪些部分可以并行，以及XGB的并行情况，聚焦于信息技术领域中机器学习算法的并行处理问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

gbdt哪些部分可以并行
 xgb的并行

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

qq_33761777

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

stream之并行流

gzj2009012870的博客

05-02

1745

stream之parallel的学习

JDK8新特性07-Stream并行流

程序员飞扬的博客

06-04

2640

Java8之Stream并行流

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Stream并行流

Revoite的博客

08-21

1518

Stream并行流是Java 8引入的一种并行计算模型，它允许对集合类型数据进行高效的并行处理。底层实现使用了多线程技术，利用多个处理线程同时对数据进行处理，以加快计算速度。在使用并行流时，数据流会被分成多个独立的子流，并行执行处理操作。每个子流都会被分配到不同的线程上，同时进行处理。最终，处理结果会被合并为一个整体结果。并行流的实现基于Fork/Join框架，它是Java中用于处理递归型分治任务的标准框架。

Stream 流式编程：并行流

tszc95的博客

10-10

2058

在Java 8中，Stream提供了顺序流（Sequential Stream）和并行流（Parallel Stream）两种数据流处理方式。并行流就是将数据分成多个部分来进行处理，每个部分可以交给不同的线程来并发处理，以达到提高处理速度的效果。在数据量较大且处理操作相对比较耗时的场景下，使用并行流能够显著提高程序运行的效率。相对于顺序流而言，并行流在执行某些中间操作时，会自动将数据分成若干个小块，并在多个线程中进行处理，最终将结果合并起来。开发人员可以通过调用parallel()

Java 8 Stream并行流

weixin_33755649的博客

01-09

458

流可以并行执行，以增加大量输入元素的运行时性能。并行流ForkJoinPool通过静态ForkJoinPool.commonPool()方法使用公共可用的流。底层线程池的大小最多使用五个线程 - 具体取决于可用物理CPU核心的数量： ForkJoinPool commonPool = ForkJoinPool.commonPool(); System.out.println(commonPool....

GBDT与XGB的异同

09-05

6941

1、xgboost怎么给特征打分？如何解决缺失值问题？ 1)在训练的过程中，通过gini指数选择分离点的特征，一个特征被选中的次数越多，评分越高。2)xgboost对缺失值有默认的处理方法，对于特征的值有缺失的样本，xgboost可以自动学习出它的分裂方向，可以大大的提升算法的效率。 2、什么是OOB？随机森中OOB如何计算的？（为什么不用交叉验证？）随机森林采用的bagging方法，其中...

GBDT与XGB区别

zhangbaoanhadoop的博客

04-11

4908

GBDT与XGB区别1. 传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器(gblinear)，这个时候xgboost相当于带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. 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。顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶...

GBDT、Xgb、Lgb对比以及常见面试题

屏幕里的日与夜

07-16

5088

GBDT、Xgb、Lgb对比以及常见面试题GBDT特点正则化Xgb特点正则化Lgb常见面试题RF与GBDT之间的区别Xgb与GBDT的区别Lgb与Xgb的区别之前写了一点RF的东西，作为决策树+bagging的模型自然经常会被拉出来和决策树+boosting的模型进行对比；而GBDT、Xgb、Lgb一系列的产物正式这种思路加上一些改进的工程产物，所以就一起放出来对比说明了。 GBDT 特点 GBDT 是梯度提升树（Gradient Boosting Decison Tree）的简称，GBDT 通过多轮迭代

gbdt 回归特征重要性排序_gbdt、xgb、lgb、cat面经整理——from牛客

weixin_39783426的博客

10-26

3095

注意，下文的原始的gbdt是以sklearn中的gbdt的实现为例子来阐述的，因为gbdt的改进版本有很多，为了叙述方便，使用这个最为人所知的实现来描述。你有自己用过别的模型然后调参之类的吗？能说一下基本的调参流程吗？XGB知道吗，以XGB为例子说一下调参流程吧（个人的思路）：一般来说采用贝叶斯优化或者遗传算法等启发式的优化算法确定相对最佳参数（如果不熟悉的话用随机搜索也是可以的，或者网格搜索但是...

常见分类模型：决策树、随机森林、GBDT、XGB

qq_25174485的博客

02-28

1万+

1、决策树 2、随机森林 3、XGB 4、LightGBM 5、

强大的Stream并行流

热门推荐

刘信坚的博客

08-01

2万+

一了解Stream Stream API(java.util.stream.*) Stream 是JAVA8中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API对集合数据进行操作，就类似于使用SQL执行数据查询一样。也可使用StreamAPI做并行操作，总之，StreamAPI提供了一种高效且易于使用的处理数据的方...

并行流

h294590501的专栏

05-14

657

并行流串行流的操作是在单线程上执行的，而并行流的操作是在多线程上并行执行的。所以并行流的执行效率会更高，它是由多个线程同时操作一个流对象。Collection接口两个默认方法说明Stream stream()得到一个串行流Stream parallelStream()得到一个并行流这两个方法都是返回Stream对象，说明它们在功能的使用上是没差别的。唯一的差别就是流内部处理的时候一个是单线程处理和...

JDK8辅助学习(五)：并行 Stream 流的使用

扛麻袋的少年的博客

01-10

2719

我们在之前文章：集合之 Stream 流式操作和Stream流 collect() 方法的详细使用介绍中使用到的示例，使用的都是串行的流，就是说在一个线程上执行的流。 JDK8 还为我们提供了并行的 Stream 流，即多线程执行的流。这显然在效率方面就会有很大的提升了。接下来我们来个示例验证一下串行流的执行，是不是单线程运行。 /** * 串行 St...

【java8】并行流Stream

morris

06-26

3831

流在处理数据进行一些迭代操作的时候确认很方便，但是在执行一些耗时或是占用资源很高的任务时候，串行化的流无法带来速度/性能上的提升，并不能满足我们的需要。通常我们会使用多线程来并行或是分片分解执行任务，而在Stream中也提供了这样的并行方法，下面将会一一介绍这些方法。使用parallelStream()方法或者是使用stream().parallel()来转化为并行流。但是只是可能会返回一个并行的流，流是否能并行执行还受到其他一些条件的约束（如是否有序，是否支持并行）。对顺序流调用parallel方法并不意

【JDK8新特性之Stream流-并行的Stream流以及案例实操】

Coder_ljw的博客

02-24

1275

【JDK8新特性之Stream流-并行的Stream流以及案例实操】并行流，线程安全的问题，以及解决线程安全的问题，parallelStream其实就是一个并行执行的流，它通过默认的ForkJoinPool，可以提高多线程任务的速度。我就是普普通通的一名从农村里走出来的孩子，我就是不信命，我相信凭借我我自己的努力可以让父母过上更好的生活！我们一起加油！！！冲鸭！！

并行化stream流

goalidea的博客

06-25

638

Stream API

Java Stream 并行流：简介、使用与注意事项

ailuguan的博客

03-14

1403

非常牛逼并且使用频率非常高的一种流，能大大提高数据同步等常见开发问题的效率！！！

Stream并行流处理

qq_49810363的博客

12-09

413

案例：1至1000_0000_0000求和计算 For循环计算 /** * for循环计算 */ public static void For() { long start = System.currentTimeMillis(); long res = 0L; for(long i = 1L; i <= 1000_0000_0000L; i++) { res += i; } long end = System.currentTimeM

stream-并行流

qq_40603125的博客

05-27

640

【代码】stream-并行流。

随机森林，xgboost和lightbgm

最新发布

06-01

<think>好的，用户想比较和理解随机森林、XGBoost和LightGBM的差异及应用场景。首先，我需要回顾这三个算法的基本原理，然后从多个方面进行对比，比如集成方式、训练策略、性能优化、应用场景等。同时，要参考之前提供的引用资料，特别是关于XGBoost和LightGBM的区别，再结合随机森林的特点。首先，随机森林属于Bagging算法，而XGBoost和LightGBM属于Boosting算法。这点需要明确，因为集成方式的不同会影响它们的偏差和方差，以及过拟合的情况。Bagging通过并行训练多个决策树并投票，降低方差；Boosting则通过串行训练弱学习器，不断纠正前一个模型的错误，降低偏差。接下来，每个算法的具体实现细节。比如，随机森林使用随机样本和特征子集来增加多样性，而XGBoost和LightGBM则采用梯度提升框架。XGBoost在GBDT的基础上做了很多优化，比如二阶泰勒展开、正则化项、处理缺失值的方法等。LightGBM进一步优化了训练速度和内存使用，引入了直方图算法、Leaf-wise生长策略，支持类别特征等。性能方面，需要比较它们的训练速度、内存占用、准确率等。根据引用资料，LightGBM通常比XGBoost更快，尤其是在大数据集上，但可能在较小数据上容易过拟合。随机森林由于并行化，训练速度可能较快，但模型可能更笨重，预测速度较慢。应用场景方面，随机森林适合高维数据、需要高鲁棒性的情况；XGBoost适用于中小型数据，需要较高准确率；LightGBM适合大数据、类别特征多、需要快速训练的场景。还需要考虑如何处理缺失值、特征重要性评估、并行化方法等细节差异。此外，用户可能关心如何选择算法，所以需要总结不同场景下的推荐选择。注意引用之前的资料，比如引用[3]提到LightGBM支持类别特征，引用[4]讨论XGBoost的正则化和树切分方法，引用[5]关于直方图算法等。要确保回答结构清晰，分点对比，并给出实际应用建议。</think>### 随机森林 vs XGBoost vs LightGBM：核心区别与场景分析 #### 一、算法原理与集成方式 1. **随机森林（Random Forest）** - **集成方式**：基于Bagging的并行集成方法，通过自助采样（Bootstrap）生成多棵决策树，最终通过投票或平均输出结果[^1]。 - **核心特点**： - 每棵树独立训练，降低方差，适合高噪声数据。 - 使用特征子集（`max_features`）增加模型多样性。 - 默认使用CART树，支持分类和回归任务。 2. **XGBoost** - **集成方式**：基于Boosting的串行集成方法，通过梯度提升框架逐步优化模型，降低偏差[^2]。 - **核心优化**： - 二阶泰勒展开优化目标函数，支持自定义损失函数。 - 引入正则化项（$L1/L2$）和复杂度惩罚（$\gamma$、$\lambda$）防止过拟合。 - 直方图算法（近似贪心）加速连续特征分箱[^4]。 3. **LightGBM** - **集成方式**：同样基于Boosting，但优化了树的生长策略和通信效率[^3]。 - **核心优化**： - **Leaf-wise生长**：优先分裂增益最大的叶子节点，相比XGBoost的Level-wise更高效。 - **直方图算法**：默认使用，减少内存占用和计算量。 - **类别特征直接支持**：无需独热编码，提升训练速度[^3]。 --- #### 二、性能对比 | 维度 | 随机森林 | XGBoost | LightGBM | |--------------|-------------------------|-----------------------------|----------------------------| | **训练速度** | 快（并行） | 中等 | 最快（Leaf-wise + 直方图） | | **内存占用** | 高（多棵树独立存储） | 中等 | 最低（直方图压缩） | | **过拟合风险** | 低（Bagging降方差） | 中等（依赖正则化） | 较高（Leaf-wise易深树） | | **数据规模** | 适合中小型数据 | 适合中小型数据 | 适合大规模数据 | | **类别特征** | 需编码（如独热） | 需编码 | **直接支持** | --- #### 三、适用场景 1. **随机森林** - **推荐场景**： - 数据特征维度高，且需要模型鲁棒性（如医学诊断、金融风控）。 - 需要快速验证基线模型效果时。 - **示例**： ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_features='sqrt') ``` 2. **XGBoost** - **推荐场景**： - 中小规模数据，需平衡精度与速度（如Kaggle竞赛、广告点击率预测）。 - 需要强正则化控制过拟合时（如$\gamma$调整树复杂度）。 - **示例**： ```python import xgboost as xgb model = xgb.XGBClassifier(objective='binary:logistic', reg_lambda=1.0) ``` 3. **LightGBM** - **推荐场景**： - 大规模数据（百万级样本）或高维类别特征（如推荐系统、用户行为分析）。 - 需快速迭代模型（如实时性要求高的在线服务）。 - **示例**： ```python import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMClassifier(categorical_feature=['user_id', 'item_id']) ``` --- #### 四、关键差异总结 1. **树结构与生长策略** - 随机森林：多棵独立树，深度通常较浅（`max_depth`控制）。 - XGBoost：Level-wise生长，逐层分裂。 - LightGBM：Leaf-wise生长，直接优化损失增益[^3][^4]。 2. **缺失值处理** - 随机森林：通过替代值（如中位数）填充。 - XGBoost：自动学习缺失值分裂方向（默认归入右子树）。 - LightGBM：类似XGBoost，但优化了类别特征的缺失处理[^5]。 3. **并行化实现** - 随机森林：天然支持特征并行和样本并行。 - XGBoost：支持特征并行和近似算法加速。 - LightGBM：优化了分布式通信效率（如Collective Communication）[^3]。 --- #### 五、选型建议 - **数据规模小 + 高鲁棒性需求** → 随机森林。 - **中小数据 + 高精度需求** → XGBoost（需调参）。 - **大数据 + 类别特征多** → LightGBM（优先选择）。 ---