XGBOOST和LGBM及RF的区别：

XGBoost与LightGBM对比

最新推荐文章于 2025-10-13 16:05:55 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-13 16:05:55 发布 · 7.3k 阅读

14 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#Machine Learning

p' 同时被 2 个专栏收录

1 篇文章

订阅专栏

Machine Learning

1 篇文章

订阅专栏

本文对比了XGBoost与LightGBM两种梯度提升框架的主要区别：包括特征处理方式、生长策略及分类结果权重等。XGBoost采用预排序方法处理连续特征，而LightGBM使用直方图统计；XGBoost采用广度优先生长策略，LightGBM则采取叶子导向策略。

1.xgboost基于一种划分时对数值进行预排序presort，因此不能处理类别型特征，这种方法好处是能够处理精准找到分裂点，但是时间复杂度很高；

而Light GBM基于hist直方图，对于连续性特征将其类别化k类，然后进行hist统计，根据直方图离散值的统计，来寻找最优分割点。

2.xgboost生长策略是广度优先level-wise，而LGBM采用的策略是leaf-wise策略，只对能带来最大增益的节点进行分裂。

3.分类结果权重上，xgboost和LGBM是基于基分类器的错误率有关

4.RF是并行训练，所有分类器之间没有任何关系；但是GBDT是串行的，下个分类器是基于上个分类器

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

wenjianG4

关注关注

0
点赞
踩
14

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

xgboost 与 lgbm

m0_53155317的博客

08-15

2730

lightgbm算法由微软公司开发，它和xgboost算法一样是对GBDT算法的高效实现，原理上与xgboost算法类似，但树的生长过程不一样，xgboost的生长是level-wise的,即一层一层生长的,而lightgbm是leaf-wise即梯度优先的，同时lightgbm使用直方图算法，先对特征值进行装箱处理，形成一个一个的bins。对于连续特征来说，装箱处理就是特征工程中的离散化：如[0,0.3)—>0，[0.3,0.7)—->1等。...

使用xgboost以及lgbm

梦想闹钟

09-24

2117

xgboost: 这里列举的代码，是一个对10分类结果进行预测，max_depth参数控制树的深度，objective控制的是训练的目标，multi:softprob即多分类预测概率，num_class为需要分类的类数。这里输入的x的维度为n40000,输入的y的维度为n1,即y的每一行都是一个数字，0-9，代表所属的10分类 eval_metric这个参数指定的是训练的时候loss的类别。获得结果后，可以用predict方法获得分类的结果（1维标签，0-9），用predict_proba可以获得预测分类

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

XGBoost与GBDT和LGBM区别

Kd_Mpl的博客

10-10

1369

XGBoost与GBDT和LGBM区别

LGBM（LightGBM）和DeepFM

热门推荐

fengdu78的博客

03-13

1万+

今天就 LightGBM 和 XGBOOST放在一起对比学习下，以便加深印象。写在前面作为一个机器学习研习者，大概会了解 Boosting Machines 及其功能。Boosting ...

集成模型思想篇：从bagging到RF,从boosting到AdaBoost、BDT→GBDT→XGBOOST→LGBM,一步步理解并记忆

m0_46557838的博客

07-19

3449

本文主要记录和分享个人对集成学习模型学习后的一些总结，略去严格的数学推导过程，重点在于阐述各个不同模型的思想、关系和异同，方便理解和记忆 ------ 集成模型就是认为一个机器学习器的学习能力（包括学习方向、学习范围）都是单一有限的，为了加强学习能力，可以把很多个同样的学习器对同一数据集进行学习后的结果进行加权，得到的一个平均结果作为最终结果。这个最终结果综合了各个学习器的学习能力，优劣互补、互相牵制，再提升学习能力的同时避免了单个学习器可能产生较大偏差而带来的影响。 ------这种思想就和找有很多个评

深度学习推荐系统-经典树模型-gbdt、xgboost、lgb区别和联系

qq_33221657的博客

02-19

888

本篇主要介绍经典树模型gbdt XGBoost 和lgb的区别和联系。

关于树的几个ensemble模型的比较（GBDT、xgBoost、lightGBM、RF） - 优快云博客1

08-03

综上所述，xgBoost相比于其他如GBDT、lightGBM和随机森林（Random Forest）等集成学习方法，具备了更高的优化效率、更强的正则化能力、更优秀的缺失值处理和并行计算特性，使其在实际应用中成为一种极具竞争力的机器...

LightGBM（LGB）、随机森林（RF）和XGBoost是机器学习中三种主流的集成学习算法的差异

xuukai的博客

04-07

2626

机器学习算法实战系列：集成学习王者XGBoost与LightGBM原理与实战

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

1623

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。

LGBM和XGB并行对比

csg3140100993的博客

08-05

2840

1）特征并行 lgbm特征并行的前提是每个worker留有一份完整的数据集，但是每个worker仅在特征子集上进行最佳切分点的寻找；worker之间需要相互通信，通过比对损失来确定最佳切分点；然后将这个最佳切分点的位置进行全局广播，每个worker进行切分即可。xgb的特征并行与lgbm的最大不同在于xgb每个worker节点中仅有部分的列数据，也就是垂直切分，每个worker寻找局部最佳切分点，worker之间相互通信，然后在具有最佳切分点的worker上进行节点分裂，再由这个节点广播一下被切分到左右节.

关于XGB和LGB的区别和联系

weixin_41816654的博客

02-21

1万+

在前一阶段的项目中用到了LGB，比起刚开始准备的XGB，结果告诉我LGB速度更快，且准确率更高，鉴于目前各大比赛或者面试中常考这两种算法，总结一下目前两者耳朵区别和联系： xgboost采用的是level-wise的分裂策略，而lightGBM采用了leaf-wise的策略，区别是xgboost对每一层所有节点做无差别分裂，可能有些节点的增益非常小，对结果影响不大，但是xgboost也进行了分裂...

个人学习笔记（十八）LightGBM与XGBoost的区别

万carp的博客

08-11

848

在LightGBM与XGBoost的相关资料里，我发现很少有博客能把它们的重要区别完整罗列出来，要么只介绍了GOSS、EFB，要么只涉及到leaf-wise。所以在这里我把这些资料整合起来，尽量用简短的话语把LightGBM与XGBoost的重要区别叙述出来，内容包含了我自己的理解，不一定正确。一、GOSS与EFB ...

机器学习八之Xgboost和LightGBM

Silimere

03-15

614

目录 Xgboost ①改进残差函数 ②采用预排序 ③Shrinkage（缩减）【相当于学习速率】 ④列抽样 GBDT和xgboost的区别： lightGBM 与 XGBoost的区别 1、切分算法(切分点的选取) 2、决策树生长策略上： 3、histogram...

【机器学习基础】决策树及其ensemble方法（RF, LGBM, Xgboost, GBDT, 梯度提升boosting）

twostarxx的博客

12-09

4171

【机器学习基础】决策树及其ensemble方法（RF, LGBM, Xgboost, GBDT, 梯度提升boosting）1. 关系2. Boostrap3. Bagging3.1 Baggin定义3.2 随机森林（RandomForest）4. Boosting4.1 Boosting定义4.2 Adaboost4.3 Gradient Boosting 1. 关系 2. Boostrap ...

XGBoost和LightGB

强化学习曾小健

07-20

746

XGB和LGB区别： 1、直方图优化，对连续特征进行分桶，在损失了一定精度的情况下大大提升了运行速度，并且在gbm的框架下，基学习器的“不精确”分箱反而增强了整体的泛化性能； 2、goss 树的引入； 3、efb，对稀疏特征做了“捆绑”的优化功能； 4、直接支持对于类别特征进行训练（实际上内部是对类别特征做了类似编码的操作了） 5、树的生长方式由level-wise变成leaf-wise； LightGBM是个快速的、分布式的、高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。 ...

从结构到性能，一文概述XGBoost、Light GBM和CatBoost的同与不同

林夕

06-17

5984

尽管近年来神经网络复兴并大为流行，但是 boosting 算法在训练样本量有限、所需训练时间较短、缺乏调参知识等场景依然有其不可或缺的优势。本文从算法结构差异、每个算法的分类变量时的处理、算法在数据集上的实现等多个方面对 3 种代表性的 boosting 算法 CatBoost、Light GBM 和 XGBoost 进行了对比；虽然本文结论依据于特定的数据集，但通常...

XGBoost与Light GBM的简要对比和选择

Peter__Barnes的博客

01-14

661

LightGBM 与 XGBoost的简单比较

Stacking（含LGBM+XGBoost+SVM等）的实现原理是什么

09-28

<think>我们正在讨论Stacking集成学习的原理，特别是包含LGBM、XGBoost、SVM等模型的实现原理。根据用户提供的引用和之前对话的上下文，我们需要详细解释Stacking的工作原理。引用[1]中展示了一个多级Stacking架构的代码示例，引用[2]和[4]都提到了在项目中使用Stacking进行模型融合。我们将基于这些信息进行解释。注意：用户要求了解包含LGBM、XGBoost、SVM等模型的Stacking实现原理，因此我们需要着重说明这些模型如何作为基模型或者元模型在Stacking中协同工作。实现原理步骤分解： 1. **基本概念**： Stacking（堆叠集成）是一种分层模型集成方法，通过训练多个基模型（第一层），然后将基模型的输出作为特征输入到元模型（第二层）中进行训练，从而得到最终的预测模型。可以有多层，但通常两层较为常见。 2. **核心步骤**： a. **数据划分**：将训练集划分为K折（通常K=5或10）。 b. **基模型训练**： - 对于每一折，用其中K-1折训练基模型，并在剩下的1折上做预测（即生成元特征）。 - 重复这个过程，使得每一折数据都被预测一次，从而得到整个训练集上的预测（元特征）。 - 每个基模型都会产生一组元特征（对于分类问题，可能是类别概率；对于回归问题，是预测值）。 c. **元模型训练**：将基模型产生的元特征作为新的训练集特征，训练元模型（第二层模型）。 d. **预测过程**： - 测试集的每个基模型预测：每个基模型对整个测试集进行预测，得到测试集上的元特征（通常将K次预测的平均值作为该基模型对测试集样本的预测）。 - 将测试集的元特征输入元模型得到最终预测。 3. **模型选择**： - 基模型（第一层）：通常选择多个不同类型的模型（异质模型），如LGBM（梯度提升树）、XGBoost（梯度提升树）、SVM（支持向量机）、随机森林、神经网络等，以增加模型的多样性。 - 元模型（第二层）：通常选择简单且不易过拟合的模型，如逻辑回归（分类）或线性回归（回归）。引用[1]中的示例使用了LogisticRegression作为元模型，并且还展示了多级Stacking（使用另一个StackingClassifier作为元模型）。 4. **避免信息泄露**： Stacking的关键在于使用K折交叉验证的方式生成元特征，这样可以防止基模型在训练时看到验证集，从而避免信息泄露。也就是说，对于训练集中的每个样本，其元特征都是由未使用该样本训练的基模型生成的。 5. **多级Stacking**：引用[1]中展示了一个多级Stacking（也称为深度堆叠）的例子，其中元模型本身又是一个StackingClassifier（包含XGBoost和随机森林，然后以另一个逻辑回归作为最终元模型）。这样可以构建更深的层次，但要注意过拟合风险。 6. **输出形式**（`stack_method`参数）：基模型的输出可以是预测类别、概率值或连续值（回归）。对于分类问题，通常使用概率值（`predict_proba`）作为元特征，因为概率值包含更多信息。引用[1]中的示例设置了`stack_method='predict_proba'`。 7. **并行计算**（`n_jobs`参数）：通过设置`n_jobs`可以并行训练基模型（第一层中每个基模型可以独立训练）以及交叉验证过程中的并行。 8. **示例中模型的角色**： - 第一层基模型：LGBM、SVM、MLP（多层感知机） - 第二层（元模型）：又是一个StackingClassifier，它包含两个基模型（XGBoost和随机森林）和一个最终元模型（逻辑回归）即：第一层输出作为第二层的输入，第二层再输出给第三层（最终元模型）。 9. **优势与挑战**： - 优势：通过结合多个强学习器的优势，通常可以获得比单一模型更好的泛化性能。 - 挑战：复杂度高，训练时间长，且需要仔细调整以避免过拟合（尤其是当基模型已经很强时，元模型可能会过拟合基模型的输出）。 10. **与Bagging/Boosting的区别**： Stacking是异质模型的集成，而Bagging（如随机森林）是同质模型的集成，Boosting（如AdaBoost、GBDT）是序列化提升的集成。接下来，我们使用一个两层Stacking（基模型为LGBM、XGBoost和SVM，元模型为逻辑回归）的流程图来展示：训练阶段（以5折交叉验证为例）：训练集（原始特征）被分为5折（Fold1-Fold5）对于基模型（例如LGBM）：使用Fold2-5训练模型 -> 预测Fold1（生成Fold1的元特征）使用Fold1,3-5训练模型 -> 预测Fold2 ...（重复5次）最终得到整个训练集上的元特征（由5个预测部分拼接而成）同样，其他基模型（XGBoost、SVM）执行相同操作，生成各自的元特征。然后，将这些元特征组合成新的训练特征（例如：3个基模型生成3列特征），然后训练元模型（逻辑回归）。预测阶段：每个基模型对整个测试集进行预测，得到测试集的元特征（每个基模型输出一列）。元模型对这些元特征进行预测，得到最终结果。注意：在测试集上，每个基模型都是使用全部训练集重新训练的版本（或者使用K折模型对测试集预测时取平均，通常做法是训练一个全数据模型）。但是，在实际实现中（如sklearn的StackingClassifier），有两种方式： - 使用交叉验证生成元特征（训练阶段） - 在最终训练元模型时，基模型会重新在整个训练集上训练，然后用这个模型来预测测试集（预测阶段）下面我们用伪代码描述训练过程： ``` for base_model in base_models: for fold in folds: train_data = 除当前fold外的数据 base_model.fit(train_data) 对当前fold预测，得到该fold的元特征将该基模型在所有fold上预测的元特征合并，作为整个训练集的一列新特征将所有基模型生成的新特征按列合并，形成新的训练集（元训练集）元模型.fit(元训练集, 原始训练标签) ``` 预测时：首先，每个基模型在整个训练集上重新训练（或者保留K折模型，对测试集预测时取平均，但sklearn的实现是重新训练一个全数据集模型） base_models_full = [base_model_i.fit(全部训练集) for base_model_i in base_models] 然后，用这些训练好的基模型预测测试集，得到测试集的元特征（每列对应一个基模型的预测）最后，元模型.predict(测试集的元特征) 注意：在sklearn的实现中，为了确保基模型在预测时使用的是全量数据，在训练完元模型后，基模型会被重新训练在整个训练集上（通过设置`StackingClassifier`的`final_estimator_`和`estimators_`属性）。所以，训练阶段使用交叉验证生成元特征，预测阶段使用全量数据训练的基模型。引用[1]中的代码示例：第一级：基模型是lgbm, svm, mlp 第二级：元模型是一个StackingClassifier（它本身又是一个集成，包含xgb和rf，然后再用LogisticRegression作为最终元模型）因此，这是一个三层的结构：第一层输出 -> 第二层（又是一个Stacking，包含两层：第二层的基模型是xgb和rf，第二层的元模型是LogisticRegression）-> 最终输出。但是，我们通常所说的两层是指：第一层：多个基模型第二层：一个元模型而引用[1]中的示例是三层：第一层：lgbm, svm, mlp 第二层：xgb, rf 第三层：LogisticRegression 这种深度堆叠可以进一步提升模型能力，但同时也增加了复杂性和过拟合风险。总结原理要点： 1. 分层集成：基模型层和元模型层。 2. 交叉验证生成元特征以避免数据泄露。 3. 基模型多样性（异质模型）提升集成的效果。 4. 元模型通常选择简单模型（如线性模型）以避免过拟合。下面生成相关问题： </think>### Stacking（堆叠集成）实现原理详解 Stacking是一种高级集成学习方法，通过分层组合多个基础模型（如LGBM、XGBoost、SVM等）来提高预测性能。其核心原理可分为以下关键步骤： --- #### 1. **分层架构设计** Stacking采用分层预测结构： - **第一层（基模型层）**：包含多个异构模型（如代码中的LGBM、SVM、MLP） - **第二层（元模型层）**：接收基模型输出作为输入（如代码中的LogisticRegression） - **深层堆叠**：可扩展为多级结构（如代码中元模型层再嵌套StackingClassifier）数学表达为： $$\hat{y}_{\text{final}} = f_{\text{meta}}\Big( f_{\text{model1}}(\mathbf{X}), f_{\text{model2}}(\mathbf{X}), \dots, f_{\text{modelN}}(\mathbf{X}) \Big)$$ 其中$f_{\text{meta}}$是元模型，$f_{\text{modeli}}$是基模型[^1] --- #### 2. **交叉验证生成元特征（关键机制）** 避免数据泄露的核心流程： 1. 将训练集划分为K折（通常K=5） 2. 对每折$k$的操作： - 用其余K-1折训练基模型 $M_i$ - 用$M_i$预测当前折，生成元特征$\mathbf{Z}^{(k)}_i$ 3. 合并所有折的预测，形成完整元特征矩阵$\mathbf{Z}_i$ 4. 所有基模型重复此过程 ```python # 伪代码示例 meta_features = [] kf = KFold(n_splits=5) for train_idx, val_idx in kf.split(X): X_train_fold, X_val = X[train_idx], X[val_idx] # 训练基模型 base_model.fit(X_train_fold, y[train_idx]) # 生成元特征（概率值更优） fold_preds = base_model.predict_proba(X_val)[:, 1] meta_features.append(fold_preds) Z = np.concatenate(meta_features) # 最终元特征 ``` --- #### 3. **模型异构性设计原则** - **多样性要求**： - 树模型（LGBM/XGBoost）：捕捉非线性特征交互 - 线性模型（SVM核方法）：处理高维空间分割 - 神经网络（MLP）：学习复杂模式 - **互补优势**：不同模型的误差相关性越低，集成效果越好[^2] --- #### 4. **元模型训练** 使用基模型生成的元特征矩阵$\mathbf{Z}$训练元模型： $$\mathbf{Z} = \begin{bmatrix} f_{\text{lgbm}}(\mathbf{x}_1) & f_{\text{svm}}(\mathbf{x}_1) & \cdots \\ \vdots & \vdots & \ddots \\ f_{\text{lgbm}}(\mathbf{x}_n) & f_{\text{svm}}(\mathbf{x}_n) & \cdots \end{bmatrix}$$ $$\min_{\theta} \mathcal{L}\Big( y, f_{\text{meta}}(\mathbf{Z}; \theta) \Big)$$ 其中$\mathcal{L}$为损失函数（如交叉熵）[^4] --- #### 5. **预测阶段工作流** 1. 基模型对整个测试集预测 ```python test_meta = np.column_stack([ lgbm.predict_proba(X_test)[:,1], svm.predict_proba(X_test)[:,1], mlp.predict_proba(X_test)[:,1] ]) ``` 2. 元模型基于$test\_meta$做最终预测 ```python final_pred = meta_model.predict(test_meta) ``` --- #### 6. **避免过拟合策略** 1. **特征多样性**：选择不同学习机制的基模型 2. **正则化**：在元模型中添加L1/L2正则项 3. **简单元模型**：优先选择逻辑回归等简单模型[^3] 4. **双层交叉验证**：外层验证集成效果，内层生成元特征 --- #### 7. **与传统集成的对比** | 方法 | 模型关系 | 训练方式 | 复杂度 | |------|----------|----------|--------| | Bagging | 同质模型并行 | 自助采样 | ★★☆ | | Boosting | 同质模型串行 | 错误加权 | ★★★ | | **Stacking** | **异质模型分层** | **元特征转换** | **★★★★** | > **性能验证**：在多个Kaggle竞赛中，Stacking相比单一模型可提升精度3%-15%[^2][^4]