一、LightGBM原理简介 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...
LightGBM还具有支持高效并行的优点。LightGBM原生支持并行学习,目前支持特征并行和数据并行的两种。 1)特征并行的主要思想是在不同机器在不同的特征集合上分别寻找最优的分割点,然后在机器间同步最优的分割点。 2)数据并行则是让不同的机器先在本地构造直方图,然后进行全局的合并,最后在合并的直方图上面寻找最优分割点...
1.LightGBM安装 LightGBM作为常见的强大Python机器学习工具库,安装也比较简单。 1.1 Python与IDE环境设置 python环境与IDE设置可以参考ShowMeAI文章**图解python | 安装与环境设置**进行设置。 1.2 工具库安装 (1) Linux/Mac等系统 这些系统下的XGBoost安装,大家只要基于pip就可以轻松完成了,在命令行端输入命令如下命令...
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...
LightGBM提出的主要原因就是为了解决GBDT在海量数据遇到的问题,让GBDT可以更好更快地用于工业实践。 1.2XGBoost的缺点及LightGBM的优化 (1)XGBoost的缺点 在LightGBM提出之前,最有名的GBDT工具就是XGBoost了,它是基于预排序方法的决策树算法。这种构建决策树的算法基本思想是:首先,对所有特征都按照特征的数值进行预排序。
LightGBM提出了区别于XGBoost的按层生长的叶子结点生长方法,即带有深度限制的按叶子结点(leaf-wise)生长的决策树生长方法。 XGBoost采用按层生长的level-wise算法,好处是可以多线程优化,也方便控制模型复杂度,且不易过拟合,缺点是不加区分地对待同一层所有叶子结点,大部分结点分裂和增益计算不是必需的,产生了多余的计算...
LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一种基于梯度提升框架的机器学习算法,专门用于解决分类和回归等问题。它是由微软团队开发的,旨在提供高效、快速和准确的梯度提升算法实现。 与传统的梯度提升方法相比,LightGBM 在许多方面具有优势: 高效性:LightGBM 使用了一种称为 "基于直方图的...
LightGBM 算法是由微软开发的一种梯度提升框架，基于决策树算法，微软于 2017 年初正式发布并开源的。它以其速度快、效率高、准确性好等特点，在机器学习领域，尤其是比赛中，被广泛应用。LightGBM 算法的作用：分类任务： 例如垃圾邮件识别、欺诈检测等。回归任务： 例如房价预测、销量预测等。排序任务： 例如搜索结果...
LightGBM算法原理：① LightGBM是一种快速、高效且具有高精度的梯度提升框架。它的诞生旨在解决传统梯度提升算法在处理大规模数据时的效率问题以及内存消耗问题 。② 从基础概念来讲，梯度提升是一种迭代的决策树集成学习算法。它通过迭代地训练弱学习器（通常是决策树），并将这些弱学习器组合起来形成一个强学习器。在...
2、LightGBM轻量级提升学习方法 2.1 leaf-wise分裂策略 2.2 基于直方图的排序算法 2.3 支持类别特征和高效并行处理 1、基本知识点简介 在集成学习的Boosting提升算法中,有两大家族:第一是AdaBoost提升学习方法,另一种是GBDT梯度提升树。 传统的AdaBoost算法:利用前一轮迭代弱学习器的误差来更新训练集的权重,一轮轮迭...