内存占用更小:XGBoost 需要用 32 位的浮点数去存储特征值,并用 32 位的整形去存储索引,而 LightGBM 只需要用 8 位去存储直方图,相当于减少了 1/8; 计算代价更小:计算特征分裂增益时,XGBoost 需要遍历一次数据找到最佳分裂点,而 LightGBM 只需要遍历一次 k 次,直接将时间复杂度从 O(#data * #feature) 降低...
内存占用更小:XGBoost 需要用 32 位的浮点数去存储特征值,并用 32 位的整形去存储索引,而 LightGBM 只需要用 8 位去存储直方图,相当于减少了 1/8; 计算代价更小:计算特征分裂增益时,XGBoost 需要遍历一次数据找到最佳分裂点,而 LightGBM 只需要遍历一次 k 次,直接将时间复杂度从O(\#data * \#feature)降低...
LightGBM 一、数据预处理 二、决策树学习 XGBoost与LightGBM 1、分裂方式 2、排序算法 3、类别特征 XGBoost与LightGBM均是boosting 模型,典型的串行生成的序列化方式,较GBDT均有一定程度的优化。工程实现中,总会涉及为何选择此模型,或为何不选此模型,因此专门做下记录方便自己后续温习。 XGBoost 训练过程: a:每个叶子...
最后，我们将预测测试数据并使用 accuracy_score 检查预测准确度以评估预测LightGBM算法的结果。Python代码如下：最后结果 准确度得分 基于交叉验证值，XGBoost 算法为 97.5%，LightGBM 为 98.3%。这意味着 LightGBM 比 XGBoost 更好。训练时间 对于训练执行时间，LightGBM 的速度要快得多，因为 LGBM 与大型数据集兼容。
GBDT、LightGBM、XGBoost 和 AdaBoost 都属于提升树 (Boosting) 算法。它们通过逐步训练一系列弱学习器(通常是决策树),并将这些弱学习器组合成一个强学习器,以提高模型的准确性。其主要优势包括对复杂数据结构的建模能力强、较高的预测精度以及能够处理缺失值和非线性关系。相比之下,LightGBM 和 XGBoost 在计算效率...
在文本分类任务中,XGBoost和LightGBM都是常用的机器学习模型。它们都是基于梯度提升树(Gradient Boosting Tree)的算法,但在具体实现和性能上有所不同。 XGBoost(Extreme Gradient Boosting)是一个优化的分布式梯度提升库,旨在实现高效、灵活且便携的机器学习算法。它内部实现了多个弱分类器,这些弱分类器是串行的,每个弱分...
从条形图中我们可以看出，LightGBM 算法在准确率和 ROC AUC 方面都优于其他两种算法。它的准确度约为 0.901，ROC AUC 分数约为 0.782。梯度提升算法以大约 0.895 的准确度和大约 0.771 的 ROC AUC 分数位居第二。XGBoost 算法的性能最低，精度约为 0.891，ROC AUC 分数约为 0.757。总之，我们将三种...
LightBoost与XGBoost 1、拥有更高的训练效率和精度; 2、防止过拟合。由于LightGBM采用的是梯度单边采样技术,因此比XGBoost拥有更高的训练效率和防止过拟合能力。 CatBoost与XGBoost 1、训练时间更短,不需要对分类变量进行预处理。 2、通过执行有序地增强操作,可以更好地处理过度拟合,尤其体现在小数据集上。
在决策树的生长过程中,一个非常关键的问题是如何找到叶子的节点的最优切分点,Xgboost 支持两种分裂节点的方法——贪心算法和近似算法。 1) 贪心算法 从深度为 0的树开始,对每个叶节点枚举所有的可用特征; 针对每个特征,把属于该节点的训练样本根据该特征值进行升序排列,通过线性扫描的方式来决定该特征的最佳分裂点,...
XGBoost和LightGBM简单对比 训练速度 LightGBM相较于xgboost在训练速度方面有明显的优势。这是因为LightGBM使用了一些高效的算法和数据结构,比如直方图算法和基于梯度单边采样算法(GOSS),这些算法使得LightGBM在训练大规模数据集时速度更快。 内存消耗 由于LightGBM使用了一些高效的算法和数据结构,因此其内存消耗相对较小。而xg...