LightGBM(Light Gradient Boosting Machine,以下简称LGBM)是一个基于梯度提升决策树(Gradient Boosted Decision Trees,GBDT)的高效、可扩展的机器学习算法,作为GBDT框架的算法的一员,并且作为XGB算法的后来者,LGBM非常好综合了包括XGB在内的此前GBDT算法框架内各算法的一系列优势,并在此基础上做了一系列更进一步的优化。...
gbm = LGBMRegressor(objective='regression', num_leaves=31, learning_rate=0.05, n_estimators=20) gbm.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_test, y_test)], eval_metric='l1', early_stopping_rounds=5) # 模型存储 joblib.dump(gbm, 'loan_model.pkl') # 模型加载 gbm = joblib.load('loan...
1. Leaf-wise生长策略:LGBM算法采用了一种称为“Leaf-wise”的生长策略,这种策略可以使得算法在同样的树深度下生长出更多的叶子节点,从而提高了算法的精度。 2. Gradient-based One-Side Sampling(GOSS):GOSS技术是LGBM算法中的一项关键技术,它可以通过对梯度值进行采样来提高算法的效率和准确性。 3. Exclusive Fe...
lgbm回归设置不为负 logistic回归系数正负 一、logistic回归原理 1.1 从线性回归到logistic回归角度理解模型 logistic回归名字里有回归两个字,但本质上是一个分类问题,对于给定的特征输入X,判断该特征代表的样例是正类还是负类。借鉴以前我们学习线性回归的知识,我们希望建立一个线性模型Wx+b,让模型能告诉我们如果是正类...
1. 如何使用LGBM算法绘制决策树? 使用LGBM算法绘制决策树是一个简单而直观的过程。首先,我们需要通过训练LGBM模型获得一个已训练好的模型。然后,我们可以通过调用模型对象的plot_tree()函数来绘制决策树。该函数将会自动根据模型训练的情况绘制出决策树的结构,其中每个节点都标注有特征名称、分裂阈值和分裂得分等关键信...
LGBM(LightGBM)是一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)的机器学习算法,用于解决分类和回归问题。超参数是在训练模型之前设置的参数,可以影响...
LGBMClassifier 在此案例中,CatBoost模型的分类预测能力是最理想的,能够很大程度找准真正离职的职员。 预测 总结 对职员离职预测进行了深入的研究,采用了多种机器学习算法进行分类预测,包括逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGBoost、CatBoost和LightGBM,并进行了交叉验证和可视化。
按照量化策略与人工智能的步骤,搭建机器学习模型,选择LGBMRegressor,构建包括特征和股票收益率、特征预处理、样本内训练、交叉验证和样本外测试等步骤。最终在每个交易日产生对全部个股下日收益率的预测值,然后根据正确率、AUC 等指标以及策略回测结果对模型进行评价。
LGBMRanker是ListWise方法中的一种,LambdaMART是常被使用的一种ListWise算法,在各大搜索引擎中均有应用。从其名称上,可以知道其由Lambda和MART两部分组合成,其中MART(Multiple Additive Regression Tree)表示的是底层训练模型,而Lambda表示的是MART求解过程中使用的梯度。
GOSS是一个样本采样的算法,目的丢弃一些对计算信息增益没有帮助的样本,留下有帮助的。根据计算信息增益的定义,梯度大的样本对信息增益有更大的影响。因此,GOSS在进行data sampling只保留梯度较大的data,但直接丢弃梯度小的data,势必会影响data的分布。 GOSS首先将要进行分裂的特征的所有取值按照绝对值大小降序排序(不...