而LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一个实现GBDT算法的框架,支持高效率的并行训练,并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。 1.1 LightGBM提出的动机 常用的机器学习算法,例如神经网络等算法,都可以以mini-batch的方式训练,...
LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)(请点击https://github.com/Microsoft/LightGBM)是一个实现GBDT算法的框架,支持高效率的并行训练。 LightGBM在Higgs数据集上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。GBDT在每一次迭代的时候,都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练...
LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一个基于决策树算法的梯度提升框架,以其高效的计算速度和出色的性能广泛应用于机器学习任务中。它特别适合处理大规模数据集,并能在相对较短的时间内完成训练。 LightGBM的基本概念 梯度提升决策树(GBDT):这是LightGBM的核心算法。GBDT是一种通过构建多个弱学习器(通常是决策树...
LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一款基于决策树算法的分布式梯度提升框架,由微软开发。它的设计初衷是为了提供一个快速高效、低内存占用、高准确度、支持并行和大规模数据处理的数据科学工具。 原理: 基于Histogram的决策树算法:LightGBM使用直方图算法来构建决策树,这种方法先将连续的浮点特征值离散化成k个整数...
LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是微软开源的一个实现GBDT算法的框架,支持高效率的并行训练。 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)是机器学习中一个长盛不衰的模型,其主要思想是利用弱分类器(决策树)迭代训练以得到最优模型,该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT在工业界应用广泛,通常被用于点...
LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一款基于决策树算法的分布式梯度提升框架,由微软开发。它的设计初衷是为了提供一个快速高效、低内存占用、高准确度、支持并行和大规模数据处理的数据科学工具。 原理: 基于Histogram的决策树算法:LightGBM使用直方图算法来构建决策树,这种方法先将连续的浮点特征值离散化成k个整数...
(Light Gradient Boosting Machine)是一款基于决策树算法的分布式梯度提升框架。为了满足工业界缩短模型计算时间的需求,LightGBM的设计思路主要是两点: 减小数据对内存的使用,保证单个机器在不牺牲速度的情况下,尽可能地用上更多的数据; 减小通信的代价,提升多机并行时的效率,实现在计算上的线性加速。
Light Gradient Boosting Machine: An efficient soft computing model for estimating daily reference evapotranspiration with local and external meteorological data... Fan, JunliangMa, XinWu, LifengZhang, FucangYu, XiangZeng, Wenzhi - 《Agricultural Water Management》 被引量: 0发表: 2019年 Light Gradient...
Light Gradient Boosting Machine(LightGBM), for estimating daily ET 0 using limited local (target-station) and external (cross-station) meteor-ological data from 49 weather stations in humid subtropical region of China, including 16 in Jiangxi Provinceand other 33 in the region. The performance of...
Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) is an improved version of gradient learning framework based on decision trees and the idea of “weak” learners. Since being developed by Microsoft in 2017 (Ke et al., 2017), LightGBM has been widely applied in many fields as a result of high predi...