LGBM算法提出的核心目的是为了解决GBDT算法框架在处理海量数据时计算效率低下的问题,而从实践效果来看,LGBM也确实做到了这点——LGBM以牺牲极小的计算精度为代价,将GBDT的计算效率提升了近20倍!这也最终使得LGBM算法是第一个真正意义上能处理海量数据的GBDT框架算法。并且,尽管计算精度存在“选择性的牺牲”,但LGBM的实...
LGBM是由微软亚洲研究院(Microsoft Research Asia)的Guolin Ke等人于2017年开发的,自发布以来一直受到广泛的关注和应用,与XGBoost、CatBoost并称为GBDT三大主流神器库。 LGBM算法在金融风控领域也有着广泛的应用。LGBM算法可以用于风险评估、欺诈检测、反洗钱等场景。LGBM算法可以处理大规模数据集,并且可以进行高效的特征选...
一、安装和配置LGBM环境 在开始绘制决策树之前,需确保有一个配置好的LightGBM环境。 安装LightGBM库:可通过pip install lightgbm来安装。 安装Graphviz工具:为了能够将决策树输出为可视化的图形,需要安装Graphviz。 二、准备数据和训练模型 构建决策树的第一步是准备数据集并训练一个LGBM模型。 数据加载与预处理 使用标准...
这样的话,理论部分我们就讲完了,接下来又是调包侠的时刻了,上次写完后我想到鸢尾花数据无监督算法也能做啊,不给标签我们强行给它分类看看效果如何。所以这里我们K-Means和GMM算法分别对鸢尾花进行处理,看看它们的聚类效果如何。 代码如下 AI检测代码解析 import numpy as np from sklearn import datasets from skle...
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 model.pre_proba(tempdrop(columns = ['id']))[:, 1] frame = dftest[['id']].copy() 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、...
(3) 数据预测:基于LGBM算法,系统会根据历史数据为用户提供未来的经营趋势预测,包括销售趋势、库存需求等,帮助用户做出更准确的经营决策。 (4) 决策建议:系统根据LGBM模型的预测结果,为用户提供决策支持建议,如库存优化、产品调整建议等,帮助企业减少运营风险并提高决策效率。 (5) 个性化报表:用户可以根据自己的需求...
在Python中实现LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战需要经过以下步骤: 安装LightGBM库首先,确保你已经安装了Python和必要的库。你可以使用pip命令安装LightGBM库。打开终端或命令提示符,然后输入以下命令: pip install lightgbm 准备数据集为了演示,我们将使用鸢尾花数据集(Iris dataset)。你可以从Scikit-learn库中...
输入: 算法具有0个或多个输入 输出: 算法至少有1个或多个输出 有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环,并且每一个步骤可以在可接受的时间内完成 确定性:算法中的每一步都有确定的含义,不会出现二义性 可行性:算法的每一步都是可行的,也就是说每一步都能够执行有限的次数完成 ...
简介: Python实现LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 如今已是大数据时代,具备大数据思想至关重要,人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。GBDT (Gradient Boosting ...
本项目提出一种基于集成学习的房价预测模型:LightGBM回归模型,使用LGBMRegressor算法。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下: 编号 变量名称 描述 1 MSSubClass 销售中涉及的住房类型 2 MSZoning 销售的一般分区分类 3 LotFrontage 与房子相连的街道线性脚 4 LotArea 平方英尺...