GBDT,XGBoost,LightGBM区别 panda爱瞎想 中国科学院大学 计算机技术硕士 21 人赞同了该文章 XGBoost相较于GBDT的提升: 1:对函数由一阶导变为使用一二阶导,下降方向更清晰,速度更快; 2:添加了正则项,防止过拟合; 3:支持特征粒度预排序,一次排序,全局使用,减少排序时间消耗(需存储,空间换时间); 4:支持直方...
精度更高:GBDT只用到一阶泰勒, 而xgboost对损失函数进行了二阶泰勒展开, 一方面为了增加精度, 另一方面也为了能够自定义损失函数,二阶泰勒展开可以近似大量损失函数。 灵活性更强:GBDT以CART作为基分类器,而Xgboost不仅支持CART,还支持线性分类器,另外,Xgboost支持自定义损失函数,只要损失函数有一二阶导数。 正则化:x...
lightGBM与XGBoost的区别: xgboost采用的是level-wise的分裂策略,而lightGBM采用了leaf-wise的策略。 level-wise:指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,带来了没必要的开销。 leaf-wise:指在当前所有叶子节点中选择分裂收益最大的节点进行分裂,如此递归进行,容易出现过拟合,因此需要做最大深度限...
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: 要减少训练的复杂度,可以...
XGBOOST： 原理：使用CART回归树或线性分类器作为基学习器，是GBDT的改进版，引入了二阶泰勒展开和正则化项。 特点：在效果上相较于GBDT有明显提升，适用于分类和回归问题，具有更强的泛化能力和鲁棒性。LightGBM： 原理：一种boosting算法，是XGB的一种轻量级实现，使用mini_batch的思想简化运算。 特点：...
Shrinkage(缩减):相当于学习速率(xgboost中的)。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。实际应用中,一般把eta设置得小一点,然后迭代次数设置得大一点。(补充:传统GBDT的实现也有学习速率) ...
LightGBM： subsample和colsample_bytree：与XGBoost类似，用于控制特征采样，防止过拟合。 训练速度、准确率和过拟合控制：通过调整其他参数来平衡这三者之间的关系。 调整策略：subsample和colsample_bytree应根据数据集和任务需求进行调整，以平衡模型的准确性和泛化能力。其他参数如num_leaves和learning_rate也...
导语:深入理解了GBDT的原理再来看XGBoost会省力不少,大框架是一致的,但具体实现中又有很多不同,比如树结构分值的计算方法。跟着论文看,你会发现XGBoost文档中的gamma, eta等参数和公式中是一一对应的。 XGBoo…
有了前两篇的基础,再来理解LightGBM就比较简单了,可以说LightGBM就是在XGBoost基础上的再优化,主要解决在数据量大、特征维度高的情况下效率和扩展性不足的问题。造成这个问题原因是对每一个特征在决策每一个分裂点时需要遍历所有的数据来估计树结构的得分,这是非常耗时的。 为了解决这个问题,在论文中提出了两个技术...