spark 使用 LightGBM 原理解析

最新推荐文章于 2025-04-25 07:45:00 发布
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分类专栏： 基于大数据的机器学习原理与最佳实践 大数据机器学习实践探索 文章标签： spark 人工智能 机器学习 lightGBM
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangyaninglm/article/details/120335743

文章大纲

简介

LightGBM：来自微软的快速稀度提升算法 。

多年以来，XGBoost一直是最受欢迎的分类和回归算法。但是最近，LightGBM 成为其新的挑战者。与XGBoost类似，LightGBM是一种较新的基于树的梯度提升变体。LightGBM于2016年10月17日发布，是微软分布式机器学习工具包（DMTK）项目的一部分。它快速且分布式的设计使得训练速度更快且内存使用率更低。它具有支持GPU、采用并行学习以及能够处理大型数据集等能力。LightGBM 在多个基准测试和公共数据集实验中甚至比 XGBoost 更快，更准确。

备注
LightGBM作为微软机器学习（MMLSpark）生态系统的一部分，已经移植到Spark中。微软一直在积极开发数据科学和深度学习工具，并将其与Apache Spark 生

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spark LightGBM 代码实现
shiter编写程序的艺术
10-05 403
Exiting finally... root |-- host_is_superhost: string (nullable = true) |-- cancellation_policy: string (nullable = true) |-- instant_bookable: string (nullable = true) |-- host_total_listings_count: double (nullable = true) |-- neighbourhood_cleanse.
LightGBM 原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
06-11 856
作者：禅与计算机程序设计艺术 作为一位世界级的人工智能专家、程序员、软件架构师、CTO以及计算机领域的大师级人物，我将带你深入浅出地探索LightGBM的核心原理及其在实际场景中的应用。本文旨在通过详细的理论解析、数学建模、代码实现及实战案例，让你全方位掌握LightGBM这一高效机器学习算法的精髓。 背景介绍 随着大数据时代
SparkML -- LightGBM On Spark
TheBigBlue的博客
03-23 2579
向导介绍MML 介绍   LightGBM是使用基于树的学习算法的梯度增强框架。它被设计为分布式且高效的，具有以下优点： 训练速度更快，效率更高。 降低内存使用率。 更好的准确性。 支持并行和GPU学习。 能够处理大规模数据   LightGBM比XGBoost快将近10倍，内存占用率大约为XGBoost的1/6，并且准确率也有提升。官网地址：https://lightgbm.readthed...
[机器学习] LightGBM on Spark (MMLSpark) 使用完全手册
热门推荐
摩登都市天空---专栏
04-14 1万+
一 Spark上训练模型优势与劣势 (1)机器学习算法一般都有很多个步骤迭代计算的过程，机器学习的计算需要在多次迭代后获得足够小的误差或者足够收敛才会停止，迭代时如果使用一般的Hadoop分布式计算框架，每次计算都要读 / 写磁盘以及任务的启动等工作，这回导致非常大的 I/O 和 CPU 消耗。而 Spark 基于内存的计算模型天生就擅长迭代计算，多个步骤计算直接在内存中完成. (2)从通信的角度讲，如果使用 Hadoop分布式计算框架， 工作和任务之间由于是通过 heartbeat 的方式来进行的通信
基于Spark框架实现LightGBM模型
LUyan10086的博客
09-23 840
原生的Spark MLlib并不支持LightGBM算法的实现，但SynapseML提供了一种解决方案，使得我们可以在Spark中调用LightGBM。LightGBM是一种基于梯度提升决策树的高效机器学习框架，它专门用于创建高质量的决策树算法，适用于分类、回归和排名等多种机器学习任务。通过SynapseML，LightGBM可以与Spark MLlib无缝集成，利用Spark的分布式计算能力，实现对大规模数据集的高效处理。高性能：LightGBM以其快速的训练速度和低内存消耗而闻名，这使得它在处理大规模数
用Spark-Scala训练LightGBM模型
Python_Ai_Road的博客
07-17 2827
今日表情 ????Spark-scala 可以使用LightGBM模型，既可以进行分布式训练，也可以进行分布式预测，支持各种参数设置。支持模型保存，并且保存后的模型和Python等语...
机器学习算法实战系列：集成学习王者XGBoost与LightGBM原理与实战
最新发布
资深全栈架构师，乐于在 优快云 分享技术见解，与大家携手共进，共攀技术巅峰！
04-25 1488
顺序训练一系列弱学习器每个新模型都专注于纠正前一个模型的错误组合所有弱学习器形成强学习器AdaBoost算法回顾增加被错误分类样本的权重最终预测是加权投票“掌握XGBoost和LightGBM，你就能解决工业界90%的结构化数据问题！现在你已拥有这些冠军算法的完整知识体系。参加Kaggle比赛实践所学知识深入研究算法源代码实现尝试在不同业务场景中应用在下一篇文章中，我们将探索无监督学习的奥秘，从聚类到降维，揭示数据背后的隐藏模式！敬请期待！延伸阅读XGBoost官方文档。
LightGBM：高效的Gradient Boosting框架
## 一、LightGBM简介 ### 1.1 什么是LightGBM LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于梯度提升算法的机器学习框架，由微软研究院开发。它能够高效地处理大规模数据集，并且在准确性上有很好的表现...
【LightGBM实战案例集】：真实世界问题的解决方案
![【LightGBM实战案例集】：真实世界问题的解决方案]...本章我们将初步介绍LightGBM模型，探索其理论基础，为后续章节深入了解算法原理及应用实战打下坚实基础
树家族集成篇-lightgbm篇（基于spark）
探索数据奥秘的博客
08-03 855
1、数据质量要求 算法 机器学习类别 缺失值 连续值 不平衡数据 离群点 数据归一 离散特征处理 树形 特征选择依据 spark实现 过拟合处理、参数 lightGBM 二分类、多分类、回归 不敏感 不敏感 调参处理 敏感 不敏感 one-hot 或 K值编码 树 目标函数增益，方法上加了很多技巧 第三方 xgboost 二分类、多分类、回归 不...
SparkML -- LightGBM On Spark 二分类LightGBMClassifier示例
TheBigBlue的博客
03-23 2940
向导MAVEN测试数据代码示例结果 MAVEN <dependency> <groupId>com.microsoft.ml.spark</groupId> <artifactId>mmlspark_2.11</artifactId> <version>0.18.0</version>...
lightgbm on spark笔记
u013303361的专栏
09-05 1959
背景： 自2017年微软开源lightgbm以来，各大算法相关赛事前排队伍当中都不乏lightgbm的身影： https://github.com/microsoft/LightGBM/blob/master/examples/README.md#machine-learning-challenge-winning-solutions 但大部分参赛者都是纯Python写的单机脚本而已。为了借助当前流行的spark处理大量数据，我开始了lightgbm on spark之旅。 遇到的问题： 问.
lightGBM专题2:基于pyspark在spark平台下lightgbm训练详解
fangfanglovezhou的博客
06-27 2764
这里以数据集flight_weather.csv为例，首先读取数据对数据集进行查看： from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType, DoubleType, TimestampType from pyspark.sql import SparkSession sqlContext = SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreat...
SparkML -- LightGBM On Spark 导出pmml示例
TheBigBlue的博客
03-23 1169
向导MAVEN测试数据代码示例，以二分类为例结果 MAVEN <dependency> <groupId>org.jpmml</groupId> <artifactId>jpmml-sparkml</artifactId> <version>1.5.0</version> <!-- ...
SparkML -- LightGBM On Spark 回归LightGBMRegressor示例
TheBigBlue的博客
03-23 1742
向导MAVEN测试数据代码示例结果 MAVEN <dependency> <groupId>com.microsoft.ml.spark</groupId> <artifactId>mmlspark_2.11</artifactId> <version>0.18.0</version>...
SparkML -- LightGBM On Spark 重要性LightGBMRanker示例
TheBigBlue的博客
03-23 2139
向导MAVEN测试数据代码示例结果 MAVEN <dependency> <groupId>com.microsoft.ml.spark</groupId> <artifactId>mmlspark_2.11</artifactId> <version>0.18.0</version>...
spark xgboost & lightgbm 参数解释
来自Daisy和她的单程车票
12-24 2401
一、spark xgboost 模型 1 xgboost 的默认参数： xgb 参数参考链接 https://blog.youkuaiyun.com/yyy430/article/details/85179638 这个链接整理的比较全，但是这个参数是关于python版本的xgb，spark版本的xgboost默认参数和这个有出入 1.1 默认参数如下： /* 默认参数 eta -> 0.3 ...
基于pyspark的lightgbm使用教程
hi，你好呀，面对理想，忠于现实
12-22 1193
在安装过程会遇到spark版本、jar包版本等各种各样问题，以下是经过试验可成功应用示例。链接：https://pan.baidu.com/s/1Y_QlWn9gOZLSggNnVO8bGA提取码：77o7。
xgboost/lightgbm-spark第三方调用（idea）
探索数据奥秘的博客
07-08 393
1、xgboost 包添加到工程目录下新建的lib文件夹中 2、pom添加依赖 <!-- XGBoost--> <dependency> <groupId>ml.dmlc</groupId> <artifactId>xgboost4j</artifactId> <version>0.81</version> <scope>system</scope> <syste
大数据评级GBDT模型的输出值（原始预测值）是什么意思？怎么获取？
03-13
<think>好的，我现在需要回答用户关于GBDT模型的输出值含义以及如何获取原始预测值的问题。首先，我应该回顾一下GBDT的基本原理，确保自己理解正确。 GBDT是梯度提升决策树，属于集成学习的一种。它通过迭代地训练多个决策树，每棵树试图纠正前一棵树的残差。最终的预测结果是所有树的预测值相加。所以，输出值应该是各个树预测结果的和。这一点需要明确。 接下来，用户提到“原始预测值”，这可能是指模型在未经转换前的输出。例如，在分类任务中，模型可能输出对数几率（logit），然后通过sigmoid函数转换成概率。这时候原始预测值就是这些logit值。需要确认不同任务下原始预测值的不同含义。 关于获取方法，不同的机器学习框架可能有不同的实现方式。比如，在Scikit-learn中，GBDT模型（如GradientBoostingClassifier或GradientBoostingRegressor）的predict方法返回的是最终的预测结果，而staged_predict方法可以分阶段获取每棵树的预测结果。但在梯度提升中，每棵树的预测是逐步累加的，所以可能需要累加所有树的输出来得到原始预测值。这里需要注意不同框架的API差异，比如XGBoost或LightGBM是否有不同的函数来获取原始值。 另外，用户提到大数据环境下的应用，可能需要考虑分布式计算框架中的GBDT实现，比如Spark MLlib中的GBTClassifier或GBTRegressor，这时候获取原始预测值的方法可能又有所不同。需要确认这些库的文档，提供正确的示例代码。 还需要注意，回归任务和分类任务中输出值的解释不同。回归任务直接预测目标值，而分类任务可能输出概率或logits。需要分别说明这两种情况。 最后，要确保回答结构清晰，分点解释，并给出具体的代码示例，帮助用户理解如何在实际中获取这些值。同时，根据用户的要求，生成相关问题，可能涉及模型优化、输出解释的应用场景等。 现在需要整理这些思路，用中文清晰表达，并引用相关参考文献中的信息，比如提到的GBDT模型开发代码中的内容，可能涉及模型输出的生成方式。</think>### GBDT模型输出值解析 #### 一、输出值含义 GBDT模型的输出值是所有决策树预测结果的累加和。具体来说： 1. **回归任务**：输出值为所有树预测结果的直接相加，例如预测房价时，最终输出$f(x) = \sum_{i=1}^{N} \text{tree}_i(x)$，其中$N$为树的总数。 2. **分类任务**：输出值通常是对数几率（logit），需通过sigmoid函数转换为概率值。例如二分类中，概率计算为： $$ P(y=1|x) = \frac{1}{1 + e^{-f(x)}} $$ 其中$f(x)$为所有树的输出累加值[^1]。 #### 二、原始预测值获取方法 根据不同的机器学习框架，获取方式有所差异： 1. **Scikit-learn**： ```python from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier model = GradientBoostingClassifier() model.fit(X_train, y_train) # 获取各样本的累加预测值（原始预测值） raw_pred = model.decision_function(X_test) # 分类任务 staged_pred = list(model.staged_decision_function(X_test)) # 分阶段输出 ``` ```python # 回归任务直接获取预测值 raw_pred_reg = model.predict(X_test) ``` 2. **XGBoost**： ```python import xgboost as xgb model = xgb.XGBClassifier() model.fit(X_train, y_train) # 输出原始预测值（未经过sigmoid转换） raw_pred = model.predict(X_test, output_margin=True) ``` 3. **Spark MLlib**： ```python from pyspark.ml.classification import GBTClassifier gbt = GBTClassifier() model = gbt.fit(train_df) # 获取原始预测值需手动累加树的结果 import numpy as np trees = model.trees raw_pred = np.sum([tree.predict(features) for tree in trees], axis=0) ``` #### 三、应用场景 - **回归预测**：如销售额预测、温度预测，直接使用原始累加值。 - **风险评分**：在金融风控中，原始预测值可用于排序用户风险等级。 - **特征重要性分析**：通过累加值反推各特征对预测结果的贡献度[^1]。
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