from xgboost import XGBRegressor from lightgbm import LGBMRegressor 结果如下: 深度学习所用模块: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import random import time import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from sklearn.metrics import mean_s...
importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderimportlightgbmaslgbfromdatetimeimportdate,timedeltaimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用来正常显示...
基于改进LightGBM的电动汽车电池剩余使用寿命在线预测 为降低数据离群值对预测精度的影响,构建基于LightGBM的预测模型,采用Bagging的学习方式,忽略离群值权重;接着,为进一步降低离群值影响,基于一种兼具自适应性和鲁棒性... 肖迁,穆云飞,焦志鹏,... - 《电工技术学报》 被引量: 0发表: 2022年 基于机器学习算法的...
较低的RMSE值表示模型预测的准确性较高。如果模型的准确性不够满意,我们可以调整模型的参数,重新训练模型,以提高预测性能。 总结 本文介绍了如何使用R语言中的lightGBM库进行回归预测。我们首先准备了数据集,并进行了数据预处理。然后,我们使用lightGBM库构建了回归模型,并对测试集进行了预测。最后,我们通过计算预测结果...
为提升预测性能，提出一种基于轻量级梯度提升机（Light gradient boosting machine，LightGBM）的航班延误多分类预测模型。该模型结合航班信息与天气信息，运用方差过滤与递归特征消除进行特征筛选，并采用合成少数过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）与Tomek Link对数据进行不平衡处理，最后使用LightGBM...
LightGBM—— 微软基于决策树算法的快速、分布式、高性能梯度提升(GBDT、GBRT、GBM 或 MART)框架,用于排名、分类和许多其他机器学习任务。 CatBoost – 具有开箱即用的分类特征支持的决策树库的通用梯度提升。它易于安装,包含快速推理实现,并支持 CPU 和 GPU(甚至多 GPU)计算。
决策树的进化(ID3、C4.5、CART、GBDT、RF、DART、lambdaMART、XGBoost、lightGBM),pipeline在数据挖掘领域中,决策树是对数据进行建模的一种很有效的手段。当数据集被清洗好后,数据集就是样本的集合,每一个样本都是有一样多的
首先，针对行驶工况，提出一种基于轻量型梯度提升机（LightGBM）的RUL预测模型，利用元学习超参数优化方法对其进行超参数调优；其次，搭建行驶工况下电池全生命周期容量测试系统，模拟行驶工况下电池所受振动应力、充放电应力环境和测试电池容量衰退情况；然后，基于动态时间规整对容量衰退的相似性分析结果，使用生成对抗网络...
GBDT：通过梯度提升决策树，迭代学习残差，构建多层决策树，形成强大的预测模型，但存在对异常值的敏感性。XGBoost：在GBDT基础上引入牛顿法优化，支持自定义损失函数，通过正则化控制过拟合，提高模型精度。LightGBM：通过直方图算法、并行处理和特征捆绑等技术加速训练，同时采用Leaf-wise增长策略优化决策树结构...
本研究运用更灵活的XGBoost技术开发出全新的阻塞性冠心病验前概率模型CARDIACS,独立的测试提示其性能不俗。近年来,机器学习算法特别是以AdaBoost、LightGBM和XGBoost为代表的集成算法的应用,为临床决策提供了更高强有力的支持[17, 18, 19]...