LightGBM学习笔记

最新推荐文章于 2024-08-19 14:42:45 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-19 14:42:45 发布 · 325 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

本文详细介绍了LightGBM的安装步骤，包括通过pip直接安装和编译安装的方法，特别提供了Windows x64环境下具体安装示例。此外，还涵盖了LightGBM的参数调整策略，帮助读者更高效地应用此机器学习模型。

LightGBM的使用方法、调参方面的总结（逐步完善此文）

一. 安装

  1. 直接用pip安装最方便`

    pip install lightgbm

  2. 编译安装，下载适合自己操作系统的文件
    在这里插入图片描述
    windows x64下安装示例：

pip install lightgbm-2.2.3-py2.py3-none-win_amd64.whl
二. 调参
三. 示例
Lightgbm调参经验
ysheng
04-23 8541
一周前开始接触Lightgbm，关于它的原理和主要思想很多地方都有，这里就不再赘述。这篇博文是我在参加天池数据挖掘比赛时的Lightgbm调参经验总结，希望对后续的工作有帮助。 1. 数据特征选择 除了数据集中的基本数据特征外，很多时候还需要从基本数据特征中通过统计或组合获得新的特征，这时候获得的新特征与原来的基本数据特征之间存在着相关性。新特征可能作为基本特征的补充更好地划分数据集，可能与原...
PySpark外部包lightgbm的jar依赖文件
fitzgerald0的博客
02-17 2033
PySpark外部包lightgbm的jar依赖文件
Lightgbm学习笔记
weixin_33725126的博客
09-18 185
lightgbm是微软提出的框架，支持各种不同的语言，其GitHub为https://github.com/Microsoft/LightGBM 它的相关技术文章LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree发表于NIPS2017. 文章认为，GBDT运行过程中的主要代价是在学习新的决策树的过程中，选择best split ...
【一二月实战清单】LightGBM和文本相似度
发现问题，并解决问题，批判性思维
01-24 1809
注意事项 （1）之前只是粗浅地学了点理论，如XGBoost用二阶近似损失函数，LightGBM提出单边梯度采样和互斥特征绑定，一二月的打卡是LightGBM的实战和文本相似度。 （2）在第二部分的打卡顺便熟悉paddle和白嫖GPU。 （3）具体内容后面更新。 文章目录注意事项一、题目及介绍二、LightGBM实战（项目一）三、具体任务任务1：模型训练与预测任务2：模型保存与加载任务3：分类、回归和排序任务任务4：模型可视化任务5：模型调参（网格、随机、贝叶斯）任务6：模型微调与参数衰减任务7：特征筛选方法
Python安装lightgbm之后import出现错误：无法启动程序丢失VCOMP140.DLL
少安的砖厂
11-07 4985
（1）问题描述：我的环境是win7旗舰版64位，安装了python3.5.3。 给python3.5.3安装了运行库 lightgbm ，安装成功后，在python界面import lightgbm出错，问题是“无法启动程序丢失VCOMP140.DLL” （2）问题分析：电脑缺少VC++相关运行库，其中包括 VCOMP140.DLL文件 （3）解决方法：下载VC++运行库（我的windows系
机器学习训练营LightGBM学习笔记
VIP_99999的博客
12-02 1396
学习知识点概要 1.LightGBM 2.LightGBM的实现 学习内容 1.LightGBM 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。 其优缺点和XGBoost相似 LightGBM底层实现了GBDT算法，并且添加了一系列的新特性： 基于直方图算法进行优化，使数据存储更加方便、运算更快、鲁棒性强、模型更加稳定等。 提出了带深度限制的 Leaf-wise 算法，抛弃了大多数GBDT工具使用的按层生长
什么是 LightGBM 学习笔记
最新发布
biobin的博客
08-19 654
LightGBM 是基于决策树的提升算法。它通过不断迭代，逐步构建多个弱学习器（如决策树），并将它们结合起来形成一个强大的模型。速度快：利用直方图算法和高效的分裂方法，大大加快了训练过程。内存占用少：使用更少的内存来处理大规模数据集。处理大规模数据：对大量特征、样本进行高效处理。支持类别特征：可以直接处理类别型数据，而无需进行独热编码（One-Hot Encoding）。
anaconda安装xgboost、lightgbm
mainlife23的博客
01-04 461
1、anaconda安装Xgboost 进入anaconda的Lib文件夹下，再进入site-packages文件夹： D:\anaconda\Lib\site-packages>pip install xgboost Collecting xgboost Downloading xgboost-1.3.1-py3-none-win_amd64.whl (95.2 MB) |████████████████████████████████| 95.2 MB 30 kB/s Require
数据分析学习笔记（四）
weixin_45397053的博客
03-25 225
心电图Task04 模型调参 比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531883/introduction 学习目标 学习机器学习模型的几种调参方法 熟悉lightgbm分类的各参数意义 五种调参方法 调参方法介绍参考地址 调参原理展示图参考地址 调参方法代码实现参考地址 手动调参 根据经验设置、调整参数。优点：经验丰富的工程师可以节省调参时间，减少硬件资源消耗。缺点：十分依赖经验，对初级工程师不友好，无法找到全局最优解。 贪心
LightGBM--调参笔记
weixin_42727538的博客
06-17 712
LightGBM调参以及在多种情况下需要调的参数
LightGBM调参笔记
热门推荐
浅笑古今的博客
11-05 6万+
1. 概述 在竞赛题中，我们知道XGBoost算法非常热门，是很多的比赛的大杀器，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LightGBM。该算法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倍左右。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算法。可用于排序，分类，回归以及很多其他的机器学习任务中...
lightgbm-论文阅读笔记
零时零分
07-02 2062
原文连接 Abstract 虽然目前已经有比较高效的GBDT实现，如XGBoost和pGBRT，但是在特征维度很高数据量很大的时候依然不够快。一个主要的原因是，对于每个特征，他们都需要遍历每一条数据，对每一个可能的分割点去计算信息增益。为了解决这个问题，本文提出了两个新技术：Gradient-based One-Side Sampling(GOSS)和...
LightGBM原理及调参
qq_35679464的博客
12-24 4396
最近的比赛使用LightGBM的越来越多，而且LightGBM效果确实挺好的，但是每次使用时看到一堆参数就头疼，所以做了一下总结。 一、LightGBM介绍 LightGBM 是微软开发的一款快速、分布式、高性能的基于决策树的梯度 Boosting 框架。主要有以下优势： 更快的训练效率 低内存使用 更好的准确率 支持并行学习 可处理大规模数据 二、lightGBM优化 2.1、l...
Anaconda2在有Python2和Python3两个环境的情况下，在python3的环境装lightgbm
altman_dior的博客
10-26 712
1、首先要知道两个python环境，哪一个是base，哪一个是后来装的，我的python3环境是后来新配置。 2、lightgbm不能在anaconda navigator界面下直接安装，所以先下载wheel https://pypi.org/project/lightgbm/2.0.3/#files 3、更改文件名 下载后文件名：lightgbm-2.0.3-py2.py3-none...
LightGBM 如何调参
aliceyangxi1987的博客
06-16 1万+
本文结构： 什么是 LightGBM 怎么调参 和 xgboost 的代码比较 1. 什么是 LightGBM Light GBM is a gradient boosting framework that uses tree based learning algorithm. LightGBM 垂直地生长树，即 leaf-wise，它会选择最大 delta loss 的叶...
LightGBM 调参方法（具体操作）
weixin_30916125的博客
07-13 2214
鄙人调参新手，最近用lightGBM有点猛，无奈在各大博客之间找不到具体的调参方法，于是将自己的调参notebook打印成markdown出来，希望可以跟大家互相学习。 其实，对于基于决策树的模型，调参的方法都是大同小异。一般都需要如下步骤： 首先选择较高的学习率，大概0.1附近，这样是为了加快收敛的速度。这对于调参是很有必要的。 对决策树基本参数调参 正则化参数调参 最后降低学习率，这里是为了...
掌握LightGBM，预测二手商品成交概率方法详解
根据给定文件信息，我们可以提炼出以下知识点，这些知识点集中在使用LightGBM算法进行机器学习竞赛的解决方案上。 首先，标题和描述涉及了几个核心概念： 1. Kaggle竞赛： Kaggle是一个全球性的数据科学竞赛平台...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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