机器学习模型-lightGBM

最新推荐文章于 2025-06-26 23:41:50 发布
最新推荐文章于 2025-06-26 23:41:50 发布
阅读量682 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Meachine Learning 文章标签： python lightGBM
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40529535/article/details/86030489
本文详细介绍提升框架lightGBM的参数配置与API接口调用，演示如何利用指定数据格式进行建模预测，并分享输出结果的解读方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

提升框架lightGBM

(一)参数说明

(二)API接口调用

 

(三)使用指定数据格式建模预测

(四)输出结果

 

机器学习（二十九）：LightGBM 模型
全栈川川
09-15 1984
机器学习 LightGBM模型
机器学习笔记-LightGBM
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
08-02 1204
LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，是微软旗下DMKT的一个开源项目，由2014年首届阿里巴巴大数据竞赛获胜者之一柯国霖老师带领开发。它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度提升框架，为了满足缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思路主要集中在减小数据对内存与计算性能的使用，以及减少多机器并行计算时的通讯代价。LightGBM可以看作是XGBoost的升级豪华版，在获得与XGBoost近似精度的同时，又提供了更快的训练速度与更少的内存消耗。
【模型】LightGBM
藓类少女的博客
07-30 1849
LightGBM 是一种基于决策树算法的梯度提升框架，专为快速高效的模型训练和预测设计。它由微软开发，并且广泛应用于各种机器学习任务，尤其在结构化数据和分类问题上表现出色。
LightGBM模型
s_daqing的博客
07-03 1243
LightGBM与XGBoost对比： 模型精度：两个模型相当 训练速度：LightGBM训练速度更快 => 1/10 内存消耗：LightGBM占用内存更小 => 1/6 特征缺失值：两个模型都可以自动处理特征缺失值 分类特征：XGBoost不支持类别特征，需要对其进行OneHot编码，而LightGBM支持分类特征 XGBoost模型的复杂度： 模型复杂度 = 树的棵数 X 每棵树的叶子数量 X 每片叶子生成复杂度 每片叶子生成复杂度 = 特征数量 X 候选分裂点数量 X 样本的数量
LightGBM：极速梯度提升机——结构化数据建模的终极武器
最新发布
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
06-26 973
天下武功，唯快不破”LightGBM通过三大创新：🔥直方图加速→ 计算复杂度从O(#data)降至O(k)🔥Leaf-wise生长→ 相同迭代次数下模型表达能力更强🔥特征/样本采样→ 内存效率与泛化能力双提升成为结构化数据建模的首选框架，在工业界与Kaggle竞赛中占比超过70%（2023年Kaggle调查）。在保证精度的前提下，效率是算法进化的终极方向。延伸资源GitHub官方仓库参数调优指南本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。
机器学习模型——LightGBM
行者无疆的博客
08-06 6465
  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
机器学习之lightGBM模型
热门推荐
superY_26的博客
09-04 1万+
一、lightGBM模型介绍 1. lightGBM模型简介 lightGBM模型是一个梯度提升决策树(GBDT)的实现，其本质原理就是利用基分类器(决策树)训练集成，得到最优的模型。相同的模型还有XGBoost，但因为XGBoost模型在多维度的大数据集下，计算效率较差和可扩展性较低(主要原因是对于每个特征，它们都要扫描所有的数据样本来评估所有可能分枝点的信息增益)，lightGBM模型为了解决这个问题，提出了两个技术：单边梯度采样算法(Gradient-based One-Side Sampling，G
机器学习-lightgbm转pmml
05-15
pmml-lightgbm-example-executable-1.4-SNAPSHOT.jar。 lightgbm模型转pmml文件，可用于java程序调用，实现在线打分功能。 看网站上有人定价为付费，于是开出积分版本，赚点积分，谢谢支持 使用方法: 1. 生产模型...
利用GS-LightGBM机器学习模型识别致密砂岩地层岩性.pdf
09-24
利用GS-LightGBM机器学习模型识别致密砂岩地层岩性 机器学习模型在岩性识别中的应用越来越广泛，各种机器学习算法被应用于岩性识别中。GS-LightGBM机器学习模型是基于LightGBM的改进模型，能够更好地解决岩性识别...
基于机器学习模型LightGBM进行水电站入库流量预测的python源码+数据集+报告文档.zip
03-02
基于机器学习模型LightGBM进行水电站入库流量预测的python源码+数据集+报告文档.zip第四届工业大数据创新竞赛-水电站入库流量预测 Top1解决方案，代码和资料完整，下载即用。 基于机器学习模型LightGBM进行水电站...
机器学习---lightGBM
weixin_43961909的博客
01-14 1495
下表对应了 Faster Speed ，better accuracy ，over-fitting 三种目的时，可以调的参数。
lightgbm算法
11-03
具体讲解lightgbm算法，直方图加速，预排序思想，等等
DataInsight_code_机器学习_lstmcode_lightGBM_lightgbm代码_
10-02
一次高分比赛项目代码，xgbboost+lightgbm+lstm
树模型系列之LightGBM
召唤师的峡谷
08-20 2339
30分钟学会LightGBM 机器学习算法之LightGBM LightGBM 中文文档 http://datacruiser.io/2019/08/12/DataWhale-Workout-No-8-LightGBM-Summary/ http://datacruiser.io/2019/08/10/DataWhale-Workout-No-8-XGboost-Summary/ 机器学习算法之C...
LIGHTGBM集成模型
红豆的博客
10-24 655
一、是对什么模型的改进 LightGBM是对XGB提升性能的版本。而LightGBM相对于其他GBM来说，具有相近的准确率而且是其训练速度的20倍。 二、做了哪些改进 1. 直方图算法 将原始连续的数据通过直方图进行离散化，好处： a. 数据空间变小，减少计算量 2. 并行优化 （Exclusive Feature Bundling / Merge Ex...
树模型(七)：LightGBM
雪伦的专栏
04-22 7668
特征提取、特征选择是特征工程中的两个重要重要问题，坊间常说：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。 相关链接： 特征选择 1.简介 对于特征提取，可以简单对问题分为两类 （1）图像、自然语言类 （2）其他（常见分类、回归问题，即没有太多原始特征） 2.第一类 图像：这里以mnist数据集为例，共有5万张图片（24*24），10个类别。假设我们使用CNN进行
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 4261
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！
LightGBM模型详解
weixin_44852067的博客
04-24 5667
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
机器学习模型集大成者——LightGBM
好记性不如烂笔头
09-18 760
LightGBM、LGBM
Matlab实现PO-LightGBM优化及其性能对比分析
通过本资源，学生可以学习到如何使用机器学习方法解决实际问题，如何优化机器学习模型以及如何进行模型性能评估。 六、作者介绍 - 作者是机器学习领域的专家，具有博客专家认证，同时也是2023博客之星TOP50获得者。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值