机器学习 | LightGBM LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)翻译过来即轻量级梯度提升机器学习,是用于梯度提升的开源框架,是实现GBDT算法的框架之一,支持高效的并行训练。 小纲: LightGBM的基本原理 直方图算法 单边梯度采样算法 互斥特征捆绑算法 带深度的leaf_wise 对类别特征的处理 LightGBM和XGBoost LightGBM的优缺点...
我们将论文《Lightgbm: A highly efficient gradient boosting decision tree》中没有提到的优化方案,而在其相关论文《A communication-efficient parallel algorithm for decision tree》中提到的优化方案,放到本节作为LightGBM的工程优化来向大家介绍。 3.1 直接支持类别特征 实际上大多数机器学习工具都无法直接支持类别特征...
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...
(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。
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...
人工智能的一些事(三十) | LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一个实现GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 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。
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)是一种梯度提升树(Gradient Boosting Decision Trees,GBDT)算法的变体,它具有出色的性能和高效的训练速度, import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split ...