3. GBDT XGboost Lightgbm优缺点

最新推荐文章于 2025-05-27 16:36:02 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/vfi7018/article/details/82989652
本文深入探讨了XGBoost与GBDT的区别，包括XGBoost支持的线性分类器、使用二阶导数优化、正则化防止过拟合、并行计算能力及缩减系数的应用。同时，对比了XGBoost与LightGBM，指出XGBoost在迭代过程中处理大规模数据集的效率问题。

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

XGboost VS GBDT

  1. 传统的GBDT是以CART树为基分类器，XGboost还支持线性分类器

  2. GBDT只用到了一阶导的信息，XGboost对代价函数进行了二阶泰勒展开，得到一阶导和二阶导

  3. XGboost在代价函数中加入了正则项来控制模型的复杂度，可以防止过拟合

  4. XGboost工具支持并行

  5. XGboost会在完成一次迭代之后，将叶子节点的权重，乘上缩减系数，来缩减没一颗树的影响，从而使得后面有更多的学习的余地

 

XGBoost  VS Lightgbm

  1. XGBoost在每 一轮迭代时，都需要遍历整个训练集很多 次，如果把整个训练集都放到内存即会限制训练数据的大小，如果不装入内存，则反复读写会消耗大量时间

  2. 对特征预排序的方法对空间消耗大

 

 

深入理解XGBoost
Microstrong
12-22 4749
我的个人微信公众号： Microstrong 微信公众号ID： MicrostrongAI 微信公众号介绍： Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！ 我的知乎主页： https://www.zhihu.com/people/MicrostrongAI/activities...
GBDT、XGBoost、LightGBM，树模型全面对比 ！！
Python数据挖掘
10-01 3330
最近已有不少大厂都在秋招宣讲了，也有一些在 Offer 发放阶段。节前，我们邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对新人如何快速入门算法岗、如何准备面试攻略、面试常考点、大模型项目落地经验分享等热门话题进行了深入的讨论。今儿和大家聊聊GBDT、XGBoost和LightGBM的区别和联系~
机器学习—LightGBM的原理、优化以及优缺点
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决策树 & GBDT & XGBoost & LightGBM
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如果一棵树的叶子节点过多，说明它可能已经学习了训练数据中的很多细节甚至是噪音，这种现象通常被称为过拟合。C4.5并没有直接偏向于取值少的特征，而是通过分裂信息来调整信息增益，使得特征的基数大小影响其最终的选择概率。这种方法旨在纠正信息增益对于取值较多特征的偏爱，通过将信息增益与特征自身的熵相除来惩罚那些拥有大量取值的特征。该回归树不是去做分类，而是用回归树去。组合在一起，每一轮都“纠正”上一轮的错误，最终得到一个强大的集成模型。前一轮训练出的模型，而是通过样本权重的改变，间接地反映之前模型的表现。
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LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种基于梯度提升（Gradient Boosting）算法的机器学习模型。它是由微软团队于2017年开发的，旨在解决大规模数据下的效率和准确性问题。LightGBM的原理如下：基于梯度提升：LightGBM使用梯度提升算法来训练多个弱分类器，每个弱分类器都试图学习最佳的预测函数来减少当前模型的残差。基于直方图的决策树算法：LightGBM使用直方图算法替代了传统的决策树算法。
机器学习---GBDT、xgboost与Light GBM优缺点比较（1）
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作者：柯国霖 链接：https://www.zhihu.com/question/51644470/answer/130946285 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。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 batch 的方式来训练，需要对数据进行无数次的遍历。如果想要速度，就需要把数据都预加载在内存中，但这样数
LightGBM优势总结
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GBDT、XGBoost、LightGBM的区别和联系
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本文详细阐述了GBDT、XGBoost和LightGBM的区别和联系。
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对比分析：GBDT、XGBoost、CatBoost和LightGBM
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通过本文的对比分析，可以看到GBDT、XGBoost、CatBoost和LightGBM各有优劣。GBDT作为基础算法，灵活性高，但速度较慢；XGBoost在效率和性能上做了大量优化，适合大规模数据；CatBoost针对类别特征进行了特别优化，表现稳定；LightGBM以速度和内存效率见长，非常适合大数据和高维特征。根据具体应用场景，选择合适的算法可以更好地解决问题。
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GBDT以CART作为基分类器，CART以gini指数选择特征，gini指数越小，纯度越高。离散特征会依次将每个取值作为分割点计算gini系数，连续特征会依次将连续两个值的中间值作为分割点，将数据分割为S1和S2两部分，并计算该分割点的gini增益为S1和S2方差之和，随后选取gini增益最小的值作为分割点，并当做离线特征计算该特征的gini系数，最后取gini指数最小的作为最优特征与最优切分点。Xgboost还支持线性分类器，相当于带L1和L2正则化项的LR。 GBDT在优化时只用到一阶导数信息，Xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数，具有更高的精度。此外，
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优点： 预测精度高 适合低维数据 能处理非线性数据 缺点： 并行麻烦（因为上下两棵树有联系） 如果数据维度较高时会加大算法的计算复杂度
lightgbm的原理，优缺点，使用中的注意事项
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基于按叶子节点分割的决策树：传统的梯度提升树算法在每个节点上都尝试所有特征的切分点，而LightGBM在构建决策树时采用了按叶子节点分割的策略。LightGBM是一种基于梯度提升树的机器学习算法，它通过使用基于直方图的算法和带有按叶子节点分割的决策树来提高训练和预测的效率。低内存消耗：由于使用了基于直方图的算法和按叶子节点分割的决策树，LightGBM能够减少内存消耗，适用于内存有限的环境。参数调优：LightGBM有一些需要调优的参数，不同的参数组合可能会导致不同的效果，需要进行合适的参数调优。
XGBoost的优势与不足：全面解析这个让无数数据科学家疯狂的算法
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03-15 5680
XGBoost(eXtreme Gradient Boost)，中文是极致梯度提升，它是经过优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活且可移植。XGBoost提供了一个并行树提升，可以快速准确地解决许多数据科学问题，相同的代码运行在主要的分布式环境上，如Kubernetes，Hadoop，SGE，Dask，Spark，PySpark，并且可以解决数十亿个示例以外的问题。记得在学吴恩达老师的机器学习课程时，隐约听到这么一句话：以后的决策树方面几乎都是用XGBoost模型，这个模型已经做的非常好了。
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03-29 7149
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它是基于梯度提升树（Gradient Boosting Decision Trees）方法的扩展，通过集成多个决策树模型来提高预测的准确性。XGBoost的主要特点包括：高性能：XGBoost使用了一系列的优化技术，例如并行处理，缓存优化和近似算法，使得其在大规模数据集上的训练速度更快。正则化：XGBoost提供了正则化参数来防止过拟合，包括控制树的复杂度和使用正则化项来控制权重的大小。
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using namespace 数学工具构造器;
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（1）使用直方图的方式，对于每个特征的所有候选分割点按照其范围分成N个箱子，累加箱子内的梯度提升值，对于箱子里的每个候选分割点都计算带来的梯度增益，对于每个箱子分别保存其累计梯度、箱子内的样本数量。之后再分裂节点时直接对直方图遍历进行分割点的候选即可，通过直方图的方式，虽然分割的精度变差了，但是对最后的结果影响不大，一方面能够提升计算效率，另一方面这种较粗的分割点可以起到一种正则化的效果。 ...
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xgboost和lightgbm的优缺点
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XGBoost和LightGBM都是基于梯度提升决策树（GBDT）的机器学习算法，它们的优缺点如下： XGBoost的优点： 1. 支持并行处理，速度快。 2. 可以自定义损失函数和正则化项，灵活性高。 3. 适用于各种类型的数据，包括...
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