lightGBM

最新推荐文章于 2024-08-22 18:37:12 发布

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1. The difference among boosting, AdaBoosting, GBDT, XGBOOST and lightGBM
在这里插入图片描述
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5. Reference
(1) AdaBoost、GBDT、RF、XGboost、lightGBM的对比分析
 (2) GBDT、XGBoost、LightGBM的区别和联系
 (3) 机器学习算法总结(四)——GBDT与XGBOOST
(4) LightGBM介绍及参数调优

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lightgb原理_LightGBM介绍及参数调优

weixin_39878989的博客

12-22

1055

1、LightGBM简介LightGBM是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：1)更快的训练效率2)低内存使用3)更高的准确率4)支持并行化学习5)可以处理大规模数据与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的2、XGboost的缺点在讨论LightGBM时，不可避免的会提到XGboost，关于XGboost可以参考此博文关于XGboost的...

【达观杯】数据竞赛学习篇（五）lightBGM

Loewi的博客

04-13

1132

LightGBM是个快速的，分布式的，高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序，分类，回归以及很多其他的机器学习任务中。没看安装指南就pip install后，会显示错误 Mac的安装显示错误后的解决办法 1.pip uninstall lightGBM 2.根据github上的提示一步步执行 3. pip3 install lightGBM 后仍报错，但此错误有提示，按照提示执行bre...

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机器学习——lightGBM（学习整理）

CXDNW的博客

08-22

4590

LightGBM 是微软的一个团队在 Github 上开发的一个开源项目，高性能的 LightGBM 算法具有分布式和可以快速处理大量数据的特点。LightGBM 虽然基于决策树和 XGBoost 而生，但它还遵循其他不同的策略。XGBoost 使用决策树对一个变量进行拆分，并在该变量上探索不同的切割点（按级别划分的树生长策略），而LightGBM 则专注于按叶子节点进行拆分，以便获得更好的拟合（按叶划分的树生长策略）。

机器学习——LightGBM

Heitao5200的博客

01-02

5175

1. LightGBM概述 LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于决策树算法的快速的、分布式的、高性能 gradient boosting（GBDT、GBRT、GBM 或 MART）框架，可被用于排行、分类以及其他许多机器学习任务中。 2. LightGBM的起源 GBDT 虽然是个强力的模型，但却有着一个致命的缺陷，不能用类似 mini ba...

机器学习模型——LightGBM

行者无疆的博客

08-06

6666

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

精选资源

LightGBM-MATLAB.rar_foundyt4_lightGBM_matlab lightgbm_termeaa_轻量

07-15

LightGBM是一款高效、分布式、优化的梯度提升框架，主要设计用于解决大规模机器学习问题。它是由微软亚洲研究院开发的，特别强调速度、高效内存使用以及优良的预测性能。在MATLAB环境中集成LightGBM，可以使得数据...

GA-LightGBM遗传算法优化LightGBM分类预测，优化前后对比（Matlab完整源码和数据）

08-17

1.Matlab实现GA-LightGBM遗传算法优化LightGBM分类预测,优化前后对比，Matlab调用Python的LightGBM库（完整源码和数据）。 2.输出对比图、混淆矩阵图、预测准确率，运行环境Matlab2023及以上，配置Python的LightGBM...

精选资源

lightGBM的C++推理和调用

01-17

《lightGBM的C++推理和调用详解》 LightGBM是一款高效的梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）框架，它以其高效、灵活和可扩展的特性，在机器学习领域广受青睐。特别是对于大规模数据集，Light...

精选资源

ungil/LightGBM-MATLAB:LightGBM 的 MATLAB 包装器-matlab开发

05-29

LightGBM是一款高效、分布式、优化的梯度提升框架，由微软亚洲研究院开发，主要用于机器学习中的排名和分类任务。它的主要特点是采用直方图算法，显著减少了内存使用和计算时间，同时保持了模型的准确性。MATLAB是...

精选资源

lightgbm算法原理.pptx

05-14

LightGBM 算法原理 LightGBM 是一种高效的梯度升级框架，基于 Histogram 的决策树算法，具有高效的训练速度和低内存占用。下面是 LightGBM 算法原理的详细介绍： 1. LightGBM 前述 LightGBM 是一种基于 GBDT 的...

高级工具库xgboost/LightGBM与建模实战

11-01

高级工具库xgboost/LightGBM与建模实战：xgboost应用和实践，LightGBM

提升机器算法LightGBM（图解+理论+增量训练python代码+lightGBM调参方法）

青春正年少我要大声笑lamusique

08-03

1万+

LightGBM是个快速的，分布式的，高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序，分类，回归以及很多其他的机器学习任务中。在竞赛题中，我们知道XGBoost算法非常热门，它是一种优秀的拉动框架，但是在使用过程中，其训练耗时很长，内存占用比较大。在2017年年1月微软在GitHub的上开源了一个新的升压工具--LightGBM。在不降低准确率的前提下，速度提升了10倍左右，占用内存下降了3...

python机器学习之lightBGM

柳小葱的博客

07-04

2650

????今天我们就来介绍一下机器学习中最最最出名的算法xgboost，我们一章主要是对xgboost中的超参数进行讲解，关于xgboost的具体原理我将在后面为大家讲解，以前的文章内容如下????: 决策树模型: sklearn之决策树. 决策树概念: 决策树详解. 线性回归模型: sklearn机器学习之线性回归模型. 朴素贝叶斯: sklearn之朴素贝叶斯. 集成算法: 机器学习之集成算法. 由于种种原因，MacBook m1芯片在anaconda上使用命令conda install xgboos

lightGBM的介绍

Despicable_Me的博客

06-10

4766

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。它是由Freund和Schapire在1996年提出的，是集成学习中最早被广泛应用的算法之一。如何改变训练数据的权重或概率分布提高前一轮被弱分类器错误分类的样本的权重，降低前一轮被分对的权重。如何将弱分类器组合成一个强分类器，亦即，每个分类器，前面的权重如何设置采取“多数表决”的方法。

lightbgm训练

weixin_38241876的博客

04-07

317

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Mar 31 21:19:09 2018 @author: hello4720 """ import numpy as np import pandas as pd import lightgbm as lgb import argparse import os ...

lightbgm理解

Android_chunhui的专栏

07-24

675

直方图方式处理特征。在xgboost中构建叶子节点时，对一个数值特征（xgb不能直接处理类别特征）要先对该特征的所有样本排序，然后寻找一个切分点使二分之后信息增益最大，也就是预排序操作。预排序耗时，在lgbm中使用直方图对数值特征（不管连续还是离散）进行处理，根据特征范围将其放入一个一个bin里，间接实现了排序操作，寻找最优切分点时只需要在bins之间找就可以了。这样处理既实现了特征离散化...

CTR预估论文精读(二)--LightGBM

Dby_freedom的博客

02-26

3636

1. Abstract 在之前我介绍过XGBoost，这次想跟大家分享一下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。LightGBM论文的标题为A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree。这说明LightGBM它是对于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...

LightGBM算法详解(教你一文掌握LightGBM所有知识点)

最新发布

08-12

Light GBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于决策树的梯度提升框架，具有高效、快速、内存占用低等优点，特别适用于大规模数据集的建模任务。以下是使用 Light GBM 的基本指南： ### 安装 Light GBM Light GBM 支持多种语言接口，包括 Python、R 和命令行接口。以 Python 为例，可以通过 pip 安装： ```bash pip install lightgbm ``` 如果需要使用 GPU 加速，可以通过额外的编译步骤启用 GPU 支持。 ### 数据准备 Light GBM 可以处理多种格式的数据，包括 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 LibSVM 格式文件。通常使用 `lightgbm.Dataset` 来加载数据： ```python import lightgbm as lgb import numpy as np # 示例数据 X_train = np.random.rand(100, 10) y_train = np.random.randint(0, 2, size=100) # 加载数据集 train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) ``` ### 参数设置 Light GBM 的参数设置非常灵活，主要包括任务类型、提升类型、树的结构等参数。以下是一个典型的参数配置： ```python params = { 'objective': 'binary', # 任务类型，例如二分类 'boosting_type': 'gbdt', # 提升类型 'num_leaves': 31, # 叶子节点数量 'learning_rate': 0.05, # 学习率 'feature_fraction': 0.9, # 每次迭代中随机选择的特征比例 'bagging_fraction': 0.8, # 数据抽样比例 'bagging_freq': 5, # 每 k 次迭代进行一次 bagging 'verbose': 0 # 日志详细程度 } ``` ### 训练模型使用 `lightgbm.train` 方法进行模型训练： ```python # 训练模型 model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100) ``` ### 预测与评估训练完成后，可以使用模型进行预测，并通过评估指标（如准确率、AUC 等）来衡量模型性能： ```python # 预测 X_test = np.random.rand(50, 10) y_pred = model.predict(X_test) # 将概率转换为类别预测 y_class = [1 if p >= 0.5 else 0 for p in y_pred] ``` ### 交叉验证 Light GBM 提供了内置的交叉验证功能，可用于选择最佳的迭代次数和评估模型性能： ```python # 交叉验证 cv_results = lgb.cv(params, train_data, num_boost_round=100, nfold=5) best_num_boost_round = len(cv_results['binary-mean']) ``` ### 特征重要性 Light GBM 可以轻松地可视化特征重要性，帮助理解模型的决策过程： ```python # 可视化特征重要性 lgb.plot_importance(model) ``` ### 总结 Light GBM 是一个功能强大且高效的梯度提升框架，适用于各种机器学习任务。通过上述步骤，可以快速上手并构建高性能的模型。在实际应用中，建议根据具体任务调整参数，以获得最佳的模型性能。 ---