LightGBM参数介绍

最新推荐文章于 2025-04-21 18:14:34 发布
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分类专栏： machine learning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weiyongle1996/article/details/78446244
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本文对比了Xgboost和LightGBM中的max_bin参数，指出降低max_bin值能提升训练速度，效果接近增大num_leaves。

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

Xgboost和LightGBM部分参数对照：

Xgboots        LightGbm         
booster(default=gbtree) boosting(default=gbdt)
eta(default=0.3) learning_rate(default=0.1)
max_depth(default=6) num_leaves(default=31)
min_child_weight(default=1)
 min_sum_hessian_in_leaf(1e-3)
gamma(default=0)
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LightGBM参数
NT的博客
08-05 6447
参考：https://www.freesion.com/article/76441004344/#LightGBM__sklearn__329 https://blog.youkuaiyun.com/qq_39777550/article/details/109277937 LightGBM的优点 lightgbm是xgboost的加强升级版. LightGBM=XGBoost+Histogram+GOSS+EFB 其中，Histogram算法是直方图算法，作用:减少后选分类点的算法 GOSS是基于梯度的单边采样算法
Lightgbm的重要参数
weixin_44245188的博客
04-10 1451
​如果你设置的深度很深，但又无法向下分裂，LGBM就会提示warning，无法找到可以分裂的了，说明数据质量已经达到了极限了。lambda_l1 和 lambda_l2 对应着 L1 和 L2 正则化，和 XGBoost 的 reg_lambda 和 reg_alpha 是一样的，对叶子节点数和叶子节点权重的惩罚，值越高惩罚越大。一般的搜索范围可以在 (0, 100)。下面是参数的设置，Optuna比较常见的方式suggest_categorical，suggest_int，suggest_float。
lightgbm原理、特殊点、参数分析（面试准备10）
m0_60792028的博客
04-21 927
与之相关的是subsample_for_bin参数：subsample_for_bin：该参数表示对连续变量进行分箱时（直方图优化过程）抽取样本的个数，默认取值为200000，当实际抽样个数大于输入训练数据样本数量时，会带入全部样本进行计算。而如果boosting_type选择的是goss，则在直方图优化时会自动完成抽样，具体抽样策略是：会保留所有较小梯度的样本（即那些已经被模型很好拟合的样本），并对较大梯度的样本进行采样。因此，如果boosting_type选择的是 "goss"，。
lightgb原理_LightGBM介绍及参数调优
weixin_39878989的博客
12-22 974
1、LightGBM简介LightGBM是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：1)更快的训练效率2)低内存使用3)更高的准确率4)支持并行化学习5)可以处理大规模数据与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的2、XGboost的缺点在讨论LightGBM时，不可避免的会提到XGboost，关于XGboost可以参考此博文关于XGboost的...
最详细的LightGBM参数介绍与深入分析
晚来天欲雪，能饮一杯无？
11-10 4454
lightgbm的主要参数是什么如何使用 feval 函数创建自定义指标主要参数的默认值是多少看到了如何调整 lightgbm 参数以提高模型性能的示例。
lightgbm使用手册——参数篇
zzpl139的博客
03-14 1万+
lgbm参数记录
lightGBM参数介绍
冥更的博客
03-13 3684
parameters 含义 用法 max_depth 树的最大深度 当模型过拟合时，可以考虑降低 min_data_in_leaf 叶子可能具有的最小记录树 默认20，过拟合时用 feature_fraction 例如为0.8时，表示每次迭代中随机选择80%的参数来建树 boosting为random forest时使用 ...
lightbgm参数_LightGBM介绍及参数调优
weixin_32770697的博客
02-26 589
1、LightGBM简介LightGBM是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：1)更快的训练效率2)低内存使用3)更高的准确率4)支持并行化学习5)可以处理大规模数据与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的 2、XGboost的缺点在讨论LightGBM时，不可避免的会提到XGboost，关于XGboost可以参考此博文关于XGboost...
GA-LightGBM遗传算法优化LightGBM分类预测，优化前后对比（Matlab完整源码和数据）
08-17
1.Matlab实现GA-LightGBM遗传算法优化LightGBM分类预测,优化前后对比，Matlab调用Python的LightGBM库（完整源码和数据）。 2.输出对比图、混淆矩阵图、预测准确率，运行环境Matlab2023及以上，配置Python的LightGBM...
lightgbm算法原理.pptx
05-14
下面是 LightGBM 算法原理的详细介绍： 1. LightGBM 前述 LightGBM 是一种基于 GBDT 的算法，旨在解决 GBDT 在处理大规模数据时的限制。GBDT 是一种常用的梯度升级算法，但是它存在一些缺点，如训练速度慢、内存...
lightGBM参数解析及其参数调优
qq_39777550的博客
10-25 3万+
lightgbm是xgboost的加强升级版. LightGBM=XGBoost+Histogram+GOSS+EFB 其中，Histogram算法是直方图算法，作用:减少后选分类点的算法 GOSS是基于梯度的单边采样算法，作用减少样本数量 EFB算法是互斥特征捆绑算法，作用是减少特征数量 基于以上三个算法，LightGBM生产一片叶子需要的复杂度大大降低了，从而极大节约了计算时间。同时Histogram算法还将特征浮点数转换成0~255位的证书进行存储，从而集打节约了内存存储空间。 代码举例： impor
LightGbm参数案例详解、参数讲解全又多
TravelLight92的博客
03-11 4827
FB1 WARNING:本文不含LightGBM原理解释，主要讲重要参数（较一般文章多、新）以及演示案例，文章中有相当部分的官网英文，担心自己翻译带有个人色彩，故摘选原文，如果英语太差看起来可能会有点蛋疼。
LightGBM 重要参数、方法、函数理解及调参思路、网格搜索（附例子）
热门推荐
VariableX的博客
07-10 7万+
文章目录一、LightGBM 原生接口重要参数训练参数预测方法绘制特征重要性分类例子回归例子二、LightGBM 的 sklearn 风格接口LGBMClassifier基本使用例子LGBMRegressor基本使用例子三、LightGBM 调参思路四、参数网格搜索 与 xgboost 类似，LightGBM包含原生接口和 sklearn 风格接口两种，并且二者都实现了分类和回归的功能。如果想了解一些理论性的内容，可以看看之前的文章：LightGBM 相关知识理解 一、LightGBM 原生接口 重要参数
LightGBM原生接口和Sklearn接口参数详解
算法工程师
04-20 2450
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。
lightGBM参数说明
weixin_38278993的博客
12-17 484
LightGBM参数调优 　　下面几张表为重要参数的含义和如何应用 　　 　　 　　 　　接下来是调参 　　 　　下表对应了Faster Spread，better accuracy，over-fitting三种目的时，可以调整的参数 　　 参考文献： 　　https://zhuanlan.zhihu.com/p/25308051 　　https://blog.csdn...
Lightgbm参数说明
victoriaGYR的博客
07-11 3265
    Lightgbm是基于决策树的分布式梯度提升框架，以选取最大信息增益作为特征选择的目标。    它主要的参数有     【转自lightgbm参数说明】关于lightgbm params的说明 task = train #配置目标是用于训练 boosting_type = gbdt # 训练方式 objective = binary #目标：二分类 metric = b...
关于lightGBM参数以及性能评价
ai543064193的博客
10-26 3447
中文文档：http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/Parameters.html #调用sklearn库中的指标求解 from sklearn import metrics from sklearn.metrics import precision_recall_curve from sklearn.metrics import average_preci...
LightGBM模型介绍
最新发布
05-03
### LightGBM模型的详细介绍 #### 1. **LightGBM基本概念** LightGBM 是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）的高效机器学习框架，专为分布式环境设计，适用于大规模数据集上的快速训练和预测任务[^2]。 #### 2. **核心原理** LightGBM 的主要创新在于其独特的决策树构建方式——Leaf-wise（按叶子节点增长），而非传统的 Level-wise（逐层增长）。这种方式使得模型能够在更少的迭代次数下达到更高的精度。此外，LightGBM 还引入了直方图算法来加速特征分裂的选择过程，并通过 GOSS（Gradient-based One-Side Sampling） 和 EFB（Exclusive Feature Bundling） 技术进一步优化性能[^1]。 以下是 Leaf-wise 构建的主要优势： - 减少了不必要的计算开销。 - 提升了模型收敛速度。 GOSS 方法则通过对样本进行筛选，在保留大部分负梯度较大的样例的同时随机丢弃部分正梯度较小的样例，从而减少计算量而不显著影响准确性[^3]。 EFB 则针对稀疏特征进行了压缩处理，减少了存储需求并提高了效率。 #### 3. **使用方法** 要使用 LightGBM，通常需要完成以下几个步骤： ##### （1）安装依赖库 可以通过 pip 安装官方发布的 Python 版本： ```bash pip install lightgbm ``` ##### （2）准备数据 将输入的数据转换成适合 LightGBM 处理的形式，例如 `Dataset` 类型对象： ```python import lightgbm as lgb from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split data = load_boston() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target) train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) test_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test, reference=train_data) ``` ##### （3）配置参数与训练模型 定义一组超参数并通过调用 `lgb.train()` 来启动训练流程： ```python params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'regression', 'metric': {'l2', 'auc'}, 'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.05, } model = lgb.train(params, train_data, valid_sets=[test_data], num_boost_round=100) ``` ##### （4）评估与预测 利用已训练好的模型对新数据做出预测： ```python predictions = model.predict(X_test, num_iteration=model.best_iteration) print(predictions[:5]) ``` #### 4. **应用场景** 由于其出色的性能表现，LightGBM 广泛应用于多个领域，包括但不限于以下方面： - **推荐系统**：提高点击率预估、个性化商品推荐等业务指标。 - **金融风控**：检测潜在欺诈行为或者信用评分分析。 - **广告投放**：精准定位目标受众群体以最大化收益。 - **医疗健康**：疾病诊断辅助工具开发以及患者风险分层研究[^1]。 --- ###
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