spark LightGBM 代码实现

最新推荐文章于 2025-07-01 00:19:12 发布

shiter

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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 LightGBM

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangyaninglm/article/details/120431430

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LightGBM 跑起来是各种报错啊，内存不够啊，版本不对啊，各种匪夷所思

比如下面这个，升级之后，报个什么类型数据找不到，艹。。。
用他个库还真是不容易啊，还好是MIT 协议的随便改，随便商用。

https://github.com/microsoft/SynapseML/issues/846


    <!-- LightGBM 尽量用老版本错误少-->
    <dependency>
        <groupId>com.microsoft.ml.spark</groupId>

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spark 使用 LightGBM 原理解析

shiter编写程序的艺术

09-17

1085

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。

LightGBM 原理与代码实战案例讲解

AI天才研究院

06-11

992

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

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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...

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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

[机器学习] LightGBM on Spark (MMLSpark) 使用完全手册

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AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～

07-01

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大家好，我是爱酱。本篇延续爱酱上一篇XGBoost的深究专栏，系统的梳理LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）的核心原理、算法细节、数学表达、工程实现与实际意义，帮助你全面理解这一高效、强大的Boosting算法。注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！

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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...

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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。

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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  <dependency> <groupId>ml.dmlc</groupId> <artifactId>xgboost4j</artifactId> <version>0.81</version> <scope>system</scope> <syste

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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...

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编译：抚月，阿里巴巴计算平台事业部 EMR 高级工程师，Apache HDFS Committer，目前从事开源大数据存储和优化方面的工作。本文出现的所有链接，可点击文末“阅读原文”直...

LightGBM on Spark synapse

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### 使用 LightGBM 与 Apache Spark on Azure Synapse Analytics 在 Azure Synapse Analytics 中集成 LightGBM 和 Apache Spark 可以为机器学习工作负载提供强大的支持。为了实现这一目标，通常会利用 Microsoft 提供的各种工具和服务来简化部署过程。 #### 安装依赖项首先，在 Azure Synapse 工作区中的 Spark 池里安装必要的 Python 库。这可以通过创建一个包含所需包列表的文件或者直接通过笔记本环境管理功能完成。对于 LightGBM 的安装，建议使用 pip 或 conda 来获取最新版本： ```bash pip install lightgbm pyspark ``` #### 准备数据集接着准备用于训练的数据集。考虑到性能优化的需求[^4]，应该考虑线性聚类策略以提高读取效率。如果数据源来自关系型数据库或者其他存储系统，可以借助 Debezium 这样的开源组件来进行变更数据捕获(CDC)，并通过 Kafka 将更新流转移到 Spark 流处理环境中[^3]。 #### 编写 PySpark 脚本编写一段能够加载数据、预处理特征以及构建 LightGBM 模型的 PySpark 程序。下面给出了一段简单的代码片段作为起点： ```python from pyspark.sql import SparkSession import lightgbm as lgb from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score spark = SparkSession.builder.appName('lightgbm_spark').getOrCreate() # 假设 df 是已经准备好并缓存好的 DataFrame 对象 df = spark.read.parquet("abfss://<your-container>@<your-storage-account>.dfs.core.windows.net/path/to/data") data = df.toPandas() # 注意：仅当数据量较小时适用；大数据场景下需分批转换或保持分布式计算模式 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(['label'], axis=1), data['label']) train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) test_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test) param = {'num_leaves': 31, 'objective': 'binary'} bst = lgb.train(param, train_data, valid_sets=[test_data]) y_pred = bst.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, [int(pred >= 0.5) for pred in y_pred]) print(f'Accuracy: {accuracy:.4f}') ``` 这段脚本展示了如何在一个小型数据集中应用 LightGBM 训练二分类模型，并评估其准确性。实际生产环境下可能还需要进一步调整参数设置和增加更多的错误处理逻辑。 #### 部署与监控最后一步是在 Azure Synapse 上提交作业并将结果保存回持久化层。同时配置好日志记录机制以便后续跟踪运行状态和诊断潜在问题。