u010503464的博客

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。

XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度，在一段时间内成为了国内外数据挖掘、机器学习领域中的大规模杀伤性武器。更重要的是，XGBoost在系统优化和机器学习原理方面都进行了深入的考虑。

文章目录1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍1.2 逻辑回归的应用2 学习目标3 代码流程4 算法实战4.1 Demo实践Step1:库函数导入Step2:模型训练Step3:模型参数查看Step4:数据和模型可视化Step5:模型预测4.2 基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践Step1:库函数导入Step2:数据读取/载入Step3:数据信息简单查看Step4:可视化描述Step5:利用 逻辑回归模型 在二分类上 进行训练和预测Step6:利用 逻辑回归模型 在三分类(多分类)上 进