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...
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 是微软开发的 boosting 集成模型,和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现,原理有一些相似之处,但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。官方给出的这个工具库模型的优势如下: 更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可处理大规模数据 支持直接使用category特征 下图是一组实验数...
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(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 优化了对类别型特征的支持,可以直接输入类别特征,不需要额外的编码或 one-hot 公式 展开。并在决策树算法上增加了类别型特征的决策规则。 1)树模型与 one-hot 编码 one-hot 编码是处理类别特征的一个通用方法,然而在树模型中,这可能并不一定是一个好的方法,尤其当类别特征中类别个数很多的情况下,主要...
LightGBM是一个算法框架,包括GBDT模型、随机森林和逻辑回归等模型。通常应用于二分类、多分类和排序等场景。 例如:在个性化商品推荐场景中,通常需要做点击预估模型。使用用户过往的行为(点击、曝光未点击、购买等)作为创建模型数据,来预测用户点击或购买的概率。根据用户行为和用户属性提取一些特征,包括: 类别特征(Categori...
LightGBM is a gradient boosting framework that uses tree based learning algorithms. It is designed to be distributed and efficient with the following advantages: Faster training speed and higher efficiency. Lower memory usage. Better accuracy.