【集成学习】lightgbm参数介绍（sklearn）

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#人工智能

本文对比了XGBoost与LightGBM两种梯度提升决策树算法的主要参数设置，介绍了LightGBM在sklearn中的参数配置详情，对于理解这两种算法的工作原理及其在实际应用中的调参具有指导意义。
LightGBM原生接口和Sklearn接口参数详解
算法工程师
04-20 2564
LightGBM原生接口和Sklearn接口参数详解:LightGBM有Sklearn接口建模和原生建模两种方式。
【python库学习】lightgbm集成学习库学习
qq_38142901的博客
06-07 1034
随着GBDT的广泛应用与大数据集的日益增加,对算法的效率要求不断提高;因此基于GBDT上出现了不少改进算法,其中XGBoost是改进成功的代表.然在高维特征跟大型数据集场景下,改进算法仍无法满足需求.因此又出现了针对该问题的改进算法light GBM,其特别之处在于提出了一个基于梯度的单边采样降低了训练集大小,提出了一个互斥特征绑定,降低了特征维度,从而在精度差异不大的情况下.提升了模型的效率.
【LGBM】LightGBM sklearn API超参数解释与使用方法(优化)
Kika写代码的博客
11-08 3107
LGBMModel：基础模型类，通常不直接使用。：用于分类任务，支持二分类和多分类。：用于回归任务，预测连续值目标变量。LGBMRanker：用于排序任务，适用于信息检索和推荐系统。
机器学习算法之LightGBM
披风秃头侠的博客
03-28 4042
GBDT模型的另一个进化版本：LightGBM。LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员，由微软提供，它和XGBoost一样是对GBDT的高效实现，原理上它和GBDT及XGBoost类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。 LightGBM在很多方面会比XGBoost表现的更为优秀。它有以下优势： 更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 ...
LightGBM
smartcat2010的博客
12-26 667
1. 直方图：数据特征存储减少（1Byte表示256个桶), 扫描速度加快（Data个-->K个桶); 误差也许是好事儿，降低过拟合；避免了对所有数据所有特征的预排序； 2.Leaf-wise的叶子生长策略：Layer-wise会浪费计算资源，有些节点不必分裂；这里限制最大深度限制最小样本数限制最小增益； 3. 父节点直方图-左儿子直方图==>右儿子直方图 4.直接支持类别特...
16、集成学习——LightGBM优化算法
m0_56642803的博客
11-27 1822
本文对LightGBM进行了详细介绍。
基于LightGBM的集成学习算法
u012121721的博客
01-05 1141
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度提升树算法，旨在解决大规模数据集的训练问题。与传统的梯度提升算法不同，LightGBM采用基于直方图的决策树学习和叶子生长策略，在提高训练速度的同时降低内存消耗。它支持类别特征的直接处理，避免了高维稀疏特征的问题，且能够在分布式计算环境中高效运行。由于其优化的计算方式，LightGBM在大数据处理和实时训练中表现优越，广泛应用于机器学习和数据挖掘领域。
lightGBM 集成学习模型 - 以银行风控业务为例
weixin_47552266的博客
05-26 1414
GBDT是一个集成学习方法，它通过逐步添加决策树来构建模型，每一步都试图修正前一步模型的错误。
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 1548
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 参数及调优
phasorhand的博客
03-09 2963
10 分钟 阅读 作者 MJ Bahmani 2022 年 1 月 25 日更新 我已经使用lightGBM有一段时间了。对于大多数扁平数据问题，这是我的首选算法。它有很多突出特性，我建议你浏览一下。 但我一直很想了解哪些参数对性能的影响最大，以及我应该如何调整 lightGBM 参数以充分利用它。 我想我应该做一些研究，更多地了解 lightGBM 参数…并分享我的研究过程。 具体来说我做了以下事项： 深入研究LightGBM 的文档 浏览 Laurae 文章Lauraepp：xgboost / L.
lightgbm回归自动调参
weixin_44245188的博客
04-10 807
X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(data, target, train_size=0.3)# 数据集划分。
【sklearn学习】LightGBM
qq_41807261的博客
06-11 4233
..
LightGBM最小可行代码实操
hl_220284的博客
02-27 268
kaggle——customer-churn-prediction-2020上的数据集。输出特征重要性，后续可筛选掉特征重要性较小的特征，重新入模训练（效果会好很多）：LightGBM｜sklearn| 代码实操。
sklearn与LightGBM配合使用
qq_38319401的博客
02-17 8053
LightGBM建模，sklearn评估 # coding: utf-8 import lightgbm as lgb import pandas as pd from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 加载数据 print('加载数据...')...
机器学习Sklearn实战——回归算法应用、xgboost、lightingGBM
Grateful_Dead424的博客
11-13 3193
回归算法补全人脸 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #构建方程 from sklearn.linear_model import LinearRegression,Ridge,Lasso #构建方程？？？ from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn impo
LGBM的sklearn API简单调用
Kika写代码的博客
06-25 771
gbm是一个机器学习模型，predict_proba()方法会返回输入数据X_test在所有可能标签上的概率值，然后argmax()函数会返回具有最高概率值的标签。对于LGBM来说，支持多种不同类型的数据输入以及多种不同类型的训练方式，这里我们先从最简单的应用情况开始介绍，即围绕CSV格式数据进行DATaFrame数据格式读取，并采用类sklearn的建模风格进行模型的训练。然后是模型实例化过程。在sklearn API中，模型已经设置好了默认超参数取值，可以完全不认识任何模型超参数的情况下进行建模。
LightGBM两种使用方式
aliexie2869的博客
05-20 3227
原生形式使用lightgbm(import lightgbm as lgb) import lightgbm as lgb from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_...
基于LightGBM分类实现英雄联盟数据预测(一）
weixin_38029956的博客
03-12 1641
基于LightGBM分类实现英雄联盟数据预测(一） 文章目录基于LightGBM分类实现英雄联盟数据预测(一）一、LightGBM的介绍二、操作步骤Step1:库函数导入Step2 .读入数据Step3：数据信息简单查看Step4:可视化描述 一、LightGBM的介绍 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
lgb调参
weixin_44414593的博客
08-13 3254
以lgb.LGBMRegressor为例 model_lgb = lgb.LGBMRegressor(objective='regression', max_depth = 3, learning_rate=0.1, n_estimators=3938, metric='rmse', bagging_fraction = 0.8,
sklearn LightGBM
01-16
### 如何在sklearn中集成和使用LightGBM #### LightGBM与scikit-learn的兼容性 由于LightGBM设计之初便考虑到了与其他机器学习库的交互性和集成能力，因此能够很好地与scikit-learn配合工作[^1]。这意味着用户不仅可以在自己的Python环境中利用LightGBM执行高效的梯度提升操作，还可以借助scikit-learn提供的丰富功能来进行预处理、交叉验证、超参数调优等工作。 #### 安装必要的软件包 为了能够在项目里边引入这两个库，在命令行输入如下指令完成安装： ```bash pip install lightgbm scikit-learn pandas numpy matplotlib seaborn ``` #### 导入所需的模块 接着定义脚本文件顶部导入语句部分，确保加载了所有必需的功能组件： ```python import lightgbm as lgb from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import pandas as pd import numpy as np ``` #### 数据准备阶段 这里选取经典的鸢尾花数据集作为例子展示整个流程；该数据集中包含了四个属性（即特征），分别是萼片长度、宽度以及花瓣长度、宽度，并附带有一个表示种类的目标变量。下面这段代码实现了读取原始资料并将其划分为训练集合测试集两大部分： ```python data = load_iris() df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) target = data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.values, target, test_size=0.2, random_state=42) dtrain = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) dtest = lgb.Dataset(X_test, reference=dtrain) ``` #### 构建LGBMClassifier实例对象 创建一个`lgb.LGBMClassifier()`类的对象，设置好相应的初始化参数之后就可以开始构建模型了。对于多分类问题，默认情况下会采用softmax损失函数自动调整内部机制以适应具体需求。 ```python model = lgb.LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', num_leaves=31, max_depth=-1, learning_rate=0.1, n_estimators=100, objective=None, min_child_weight=0.001, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, reg_alpha=0., reg_lambda=0.) ``` #### 训练过程 现在有了已经配置好的估计器实体，只需要简单地调用`.fit()`方法即可启动实际的学习环节。期间可以通过指定额外的关键字参数来控制更多细节选项，比如早停策略等。 ```python evals_result = {} model.fit( X_train, y_train, eval_set=[(X_test, y_test)], eval_metric=['multi_logloss'], early_stopping_rounds=10, verbose=True, evals_result=evals_result ) ``` #### 性能评估 当训练完成后，应当对得到的新模型进行全面检验。通常做法是从多个角度出发衡量预测效果的好坏程度，此处仅列举了一种最基础的方式——计算准确率得分。 ```python y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%') ```
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