LightGBM(LGB)可以称为xgboost的优化加强版,通过对树生长策略、直方图算法、GOSS、并行计算等的优化,逐渐占据了各类机器学习建模大赛的神器,并且在实际工程项目中,其对类别型特征的处理、单样本加权的处理非常适合一些金融数据建模场景。 本次企业营业收入预测所使用的数据集与之前文章神经网络回归预测的一样,其中: ...
plt.xlabel('序列') plt.ylabel('房价') plt.title('训练集预测值与真实值的对比') plt.show() 结果: #验证集预测值与真实值的对比 plt.plot(list(range(0,len(X_test))),y_test,marker='o') plt.plot(list(range(0,len(X_test))),y_test_pred,marker='*') plt.legend(['真实值','预测值...
金融界2024年12月2日消息，国家知识产权局信息显示，中国农业银行股份有限公司重庆市分行申请一项名为“基于LightGBM的银行用户流失预测模型”的专利，公开号CN 119046812 A，申请日期为2024年8月。专利摘要显示，本发明公开了基于 LightGBM的银行用户流失预测模型，步骤为：S1：收集银行用户的多维行为 数据；S2：对多为...
LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一种基于决策树算法的梯度提升框架,它采用直方图优化和深度优先分裂策略等先进技术,实现了在大规模数据集上的高效训练和快速预测。相比于传统的GBDT和Xgboost等算法,LightGBM具有更高的准确性和更快的运行速度。 在股票预测实战中,我们可以使用LightGBM算法来构建股票价格预测模型。
本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程 01 LightGBM 介绍 LightGBM 是一个梯度提升框架,它使用基于树的学习算法。它被设计为分布式和高效的,具有以下优点:更快的训练速度和更高的效率。降低内存使用率。更好的准确性。支持并行、分布式和 GPU 学习。能够处理大规模数据。
LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)作为梯度提升框架的佼佼者,以其高效的内存使用和计算速度,在各类机器学习竞赛和实际应用中广受欢迎。尤其在回归预测领域,LightGBM展现出了强大的性能。然而,要充分利用LightGBM的优势,合理的模型优化至关重要。本文将详细介绍几种优化LightGBM回归模型的策略。 1. 理解LightGBM基础...
通过实践,基于LightGBM的风电场短期功率预测模型展现出了出色的预测精度和快速响应能力。不仅有效提升了风电并网的可控性和稳定性,还为风电场的运维决策提供了有力的数据支撑。未来,随着算法的不断迭代和更多新兴技术的融合(如深度学习、物理模型的嵌入),风电预测的精度将进一步提升,为全球能源转型贡献智慧力量。
本文将介绍如何使用Python实现LightGBM回归预测模型。LightGBM是一个基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)的机器学习算法,它在训练速度和准确性方面有着优势,并且支持并行化。下面是实现该模型的步骤和代码示例。 步骤概览 下面的表格展示了整个实现过程的步骤概览: ...
1.Matlab实现基于LightGBM的数据分类预测模型Matlab程序 多特征输入多类别输出,运行环境为Matlab2018及以上。 2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换excel数据就可以用; 3.程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
摘要:随着电动汽车规模化发展,充电站负荷对电网造成一定影响,为保障电网平稳运行,提出一种基于极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)与轻量级梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)融合的电动汽车充电负荷预测模型。该方法运用Stacking集成学习的策略:首先根据时间特征与历史负荷数据采用XGBoost与LightGB...