GBDT、LightGBM、XGBoost 和 AdaBoost 都属于提升树 (Boosting) 算法。它们通过逐步训练一系列弱学习器(通常是决策树),并将这些弱学习器组合成一个强学习器,以提高模型的准确性。其主要优势包括对复杂数据结构的建模能力强、较高的预测精度以及能够处理缺失值和非线性关系。相比之下,LightGBM 和 XGBoost 在计算效率和...
GBDT、LightGBM、XGBoost 和 AdaBoost 都属于提升树 (Boosting) 算法。它们通过逐步训练一系列弱学习器(通常是决策树),并将这些弱学习器组合成一个强学习器,以提高模型的准确性。其主要优势包括对复杂数据结构的建模能力强、较高的预测精度以及能够处理缺失值和非线性关系。相比之下,LightGBM 和 XGBoost 在计算效率...
从Bias-variance tradeoff角度来讲,正则项降低了模型的variance,使学习出来的模型更加简单,防止过拟合,这也是xgboost优于传统GBDT的一个特性。 Shrinkage(缩减),相当于学习速率(xgboost中的eta)。xgboost在进行完一次迭代后,会将叶子节点的权重乘上该系数,主要是为了削弱每棵树的影响,让后面有更大的学习空间。实际应用...
内存占用更小:XGBoost 需要用 32 位的浮点数去存储特征值,并用 32 位的整形去存储索引,而 LightGBM 只需要用 8 位去存储直方图,相当于减少了 1/8; 计算代价更小:计算特征分裂增益时,XGBoost 需要遍历一次数据找到最佳分裂点,而 LightGBM 只需要遍历一次 k 次,直接将时间复杂度从 O(\#data * \#feature) ...
LightGBM是一个实现GBDT算法的分布式高效框架。它通过leaf-wise分裂方法进行决策树的生成,通过基于直方图的算法寻找特征分割点,并支持并行学习,能够更高效的处理大数据,也得到了越来越广泛的应用。 (2)Lightgbm ¶与GBDT , XGboost之间的区别和联系 lightGBM在传统的GBDT算法上进行了如下优化: ...
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 支持并行化学习 可处理大规模数据 支持直接使用category特征 从下图实验数据可以看出, 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。
XGBoost是GBDT的优化版本，引入了正则项和列抽样，支持二阶泰勒展开，以及并行计算，如CatBoost一样处理类别特征。LightGBM在GBDT的基础上，采用更高效的leaf-wise分裂方法和基于直方图的特征处理，支持分布式计算，内存消耗更小，计算速度更快，但牺牲部分精度以换取速度。关键差异点：XGBoost通过pre-sorted算法...
GBDT与XGBoost与LightGBM XGBoost 1. XGBoost与GBDT的区别 GBDT: 它是一种基于boosting增强策略的加法模型,训练的时候采用前向贪心算法进行学习,每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前 t-1 棵树的预测结果与训练样本真实值之间的残差。 XGBoost: 在GBDT基础上进行了一系列优化,比如损失函数采用了二阶泰勒展式、目标函数...
树模型相关介绍(决策树,随机森林,Adaboost, BDT, GBDT, XGboost, lightGBM),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
答:LightGBM:基于Histogram的决策树算法;Leaf-wise的叶子生长策略;Cache命中率优化;直接支持类别特征(categorical Feature);XGBoost:预排序;Level-wise的层级生长策略;特征对梯度的访问是一种随机访问。 LightGBM有哪些实现,各有什么区别? 答:gbdt:梯度提升决策树,串行速度慢,容易过拟合;rf:随机森林,并行速度快;dart:训...