LightGBM使用总结

最新推荐文章于 2023-12-09 16:59:14 发布

原创最新推荐文章于 2023-12-09 16:59:14 发布 · 715 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

绘制特征重要性条形图：

plt.figure(figsize=(12,6))
lgb.plot_importance(model, max_num_features=30)
plt.title("Featurertances")
plt.show()

tiaocan

https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9867719.html

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LightGBM中的特征选择与重要性评估

Echo_Wish

02-22

2397

通过本教程，您学习了如何在Python中使用LightGBM进行特征选择与重要性评估。我们加载了数据集并准备了数据，然后训练了一个基础模型并得到了特征的重要性评估结果。最后，我们根据特征重要性选择了最重要的特征用于模型训练。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定的特征选择和模型训练需求。接下来，我们使用LightGBM训练一个基础模型，并得到特征的重要性评估结果。根据特征重要性评估结果，我们可以选择最重要的特征用于模型训练。首先，我们需要加载数据集并准备数据用于模型训练。

LightGBM的黑科技--plot函数

Jason160918的博客

07-09

1万+

本教程教萌新如何使用lightgbm里面可视化函数本教程适合萌新，大牛请绕道哦，目录如下： [TOC] - 保留训练结果 - plot_metric()函数的使用 - plot_importance函数的使用 - plot_tree()函数的使用 - create_tree_digraph()函数的使用 1.下载安装包到本地—–可爱的传送门graphviz的官方安装地址 2...

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[机器学习] 树模型(xgboost,lightgbm)特征重要性原理总结

摩登都市天空---专栏

07-25

3万+

在使用GBDT、RF、Xgboost等树类模型建模时，往往可以通过 feature_importance 来返回特征重要性，各模型输出特征重要性的原理与方法一计算特征重要性方法首先，目前计算特征重要性计算方法主要有两个方面： 1.1 训练过程中计算训练过程中通过记录特征的分裂总次数、总/平均信息增益来对特征重要性进行量化。例如实际工程中我们会用特征在整个GBDT、XgBoost里面......

lightgbm实现

donger__chen的博客

03-10

1337

#交叉验证：用于验证某组参数的表现情况并画图，返回为每一轮迭代的评价值 def lightgbm_cv(params,x_train,y_train,n_round,nfold,early_stopping_rounds): import lightgbm as lgb import pandas as pd from matplotlib import pyplot ...

LightGBM -- Light Gradient Boosting Machine

一米阳光

10-16

1691

LightGBM 是微软开源的一个基于决策树和XGBoost的机器学习算法。具有分布式和高效处理大量数据的特点。

机器学习算法（七）: 基于LightGBM的分类预测（基于英雄联盟10分钟数据判断红蓝方胜负）

jianhunhenbaqi的博客

03-04

6231

机器学习算法（七）基于LightGBM的分类预测 1. 实验室介绍 1.1 LightGBM的介绍 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

LightGBM 论文阅读总结1

08-03

LightGBM是一款高效、优化的梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）框架，由微软亚洲研究院开发。与XGBoost相比，LightGBM在保持相似准确性的前提下，训练速度提升了大约20倍。本文将重点讨论...

LightGBM使用pdf

10-19

### LightGBM 使用指南 #### 一、简介与安装配置 **LightGBM** 是一个高效的梯度提升决策树框架，旨在实现更快的训练速度和更高的效率。它通过多种优化技术来提高性能，并减少内存使用，同时保持模型的准确性。 #...

jpmml-lightgbm:Java库和命令行应用程序，用于将LightGBM模型转换为PMML

05-02

使用LightGBM训练模型。将模型保存到本地文件系统中的文本文件中。使用JPMML-LightGBM命令行转换器应用程序将此文本文件转换为PMML文件。 LightGBM操作方面使用软件包为示例波士顿住房数据集训练回归模型： ...

LightGBM.jl：LightGBM.jl为Microsoft的LightGBM提供了高性能的Julia界面

02-04

总结来说，LightGBM.jl是将LightGBM的高效机器学习能力引入Julia生态系统的重要桥梁，它结合了两种工具的优点，为数据科学家和机器学习工程师提供了一个强大且灵活的平台，用于解决复杂的分类和回归问题。通过使用...

LightGBM-2.0_lightGBM_

10-04

总结，LightGBM 2.0是机器学习领域的一个强大工具，其独特的设计和优化使其在处理大规模数据时具有显著优势。通过理解其核心原理和工作流程，以及实际操作示例，我们可以更好地利用LightGBM解决实际问题，提升模型...

LightGBM特征重要性和可视化

最新发布

python收藏家的博客

12-09

4873

LightGBM是Light Gradient Boosting Machine的缩写，是一个高性能、分布式、高效的梯度提升框架，专注于基于树的学习算法。它由Microsoft开发，广泛用于分类和回归任务。LightGBM被设计为内存高效和高度优化，使其成为机器学习从业者的热门选择。

不同的参数条件下，LightGBM的特征重要性差异非常大，这是怎么回事？

yang1015661763的博客

06-24

1457

如果关注特征的选择频率和规律，以及特征在模型的拟合过程中的作用，可以使用'split'。'gain'：基于分裂后的增益的特征重要性。因此，在使用LightGBM进行特征重要性分析时，需要注意参数的设置和数据集的特点，并结合多次运行和交叉验证的结果来进行综合判断。不同的学习率和迭代次数会导致模型收敛速度和精度的变化，进而影响特征重要性的排序。例如，如果某个特征具有较大的方差或极端值，那么它对特征重要性的贡献可能会更大。常见的取值有 'split'（基于特征分裂次数）和 'gain'（基于分裂后的增益）。

lightgbm 特征重要性选择 / 看所有特征哪个重要

Love-Coding

06-05

4万+

print(pd.DataFrame({ 'column': feature_names, 'importance': lgb_trained_model.feature_importance(), }).sort_values(by='importance'))

【项目实战】Python实现LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战

张陈亚的博客

11-06

3万+

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景如今已是大数据时代，具备大数据思想至关重要，人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。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...

python数据分析实战：使用Lightgbm解决二分类预测问题以泰坦尼克号数据为例

BernardDong的博客

07-05

5497

来自于kaggle上的一个经典比赛，使用Lightgbm进行分类预测。自建函数，进行5折交叉验证，计算平均准确率。网格调参自建函数，最大化准确率，挑选最优参数集。得到的结果为预测后结果上传到kaggle。准确率0.77，排名9994。😅lightgbm使用C++实现，为python提供了接口，分为了lightgbm naive API，以及为了和机器学习最常用的库sklearn一致而提供的sk...

LightGBM官方中文文档上线啦！