可以用数字做索引,如categorical\_feature=0,1,2表示第0,1,2列将作为category特征。注意:它是剔除了标签列之后的索引。你也可以为列名添加前缀,如categorical\_feature=prefix:cat\_name1,cat\_name2在categorycal特征中,负的取值被视作缺失值。 predict\_raw\_score或者raw\_score或者is\_predict\_raw\_score...
而Lightgbm可以直接支持category特征的处理,在用pandas结构使用LGB时可以指定哪一列是类别型数据,省去one-hot的步骤。如果类别过多,如商品ID,在one-hot处理后数据会变得过于稀疏,大大增加了训练集的大小,浪费计算资源。而LGB则会采用一种直方图式的方法去处理,max bin的默认值是256,对于category类型的feature,则是每...
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...
参数调整 调整模型复杂度和训练速度的关键参数，通过正则化等方法可以防止过拟合。常用的参数包括num_leaves、max_depth、min_data_in_leaf、feature_fraction等。与XGBoost对比 LightGBM与XGBoost在分裂策略、直方图算法和内存计算等方面进行详细对比，展示LightGBM的优越性。总结来看，XGBoost采用level-wise的策略，而LightGBM...
在求split时，对于category类型的feature，算的是"按是否属于某个category值划分"的gain，它的实际效果就是类似one-hot的编码方法。在最近的一个项目中，我第一直觉认为商品ID应该是和商品销量高度相关的特征，对商品ID进行one-hot后，在输出的feature importance中该特征得分非常高，也符合我的直觉。但是...
支持直接使用category特征 下图是一组实验数据,在这份实验中,LightGBM 比 XGBoost 快将近 10 倍,内存占用率大约为 XGBoost 的 1/6,准确率也略有提升。 1.LightGBM动机 互联网领域的算法应用,通常背后都有海量的大数据。深度学习中一系列神经网络算法,都是以mini-batch的方式喂数据迭代训练的,总训练数据量不受内存...
默认为空字符串。可以用数字做索引,如categorical_feature=0,1,2表示第0,1,2列将作为category特征。注意:它是剔除了标签列之后的索引。你也可以为列名添加前缀,如categorical_feature=prefix:cat_name1,cat_name2在categorycal特征中,负的取值被视作缺失值。
支持直接使用category特征 下图是一组实验数据,在这份实验中,LightGBM比XGBoost快将近10倍,内存占用率大约为XGBoost的1/6,准确率也略有提升。 1.LightGBM动机 互联网领域的算法应用,通常背后都有海量的大数据。深度学习中一系列神经网络算法,都是以mini-batch的方式喂数据迭代训练的,总训练数据量不受内存限制。
注意:在构建LGBM数据集之前,您应该将分类特征转换为整数类型。即使通过categorical_feature参数传递了字符串值,它也不接受字符串值。 2.3 XGBoost 与CatBoost或LGBM不同,XGBoost本身不能处理分类特征,它只接受类似于随机森林的数值型数据。因此,在将分类数据提供给XGBoost之前,需要执行各种编码,如标签编码、均值编码或独热...
直接支持类别特征(categorical Feature) 基于直方图的稀疏特征优化 多线程优化 决策树算法的差异 XGBoost VS LightGBM 决策树算法 -> 改进 XGBoost使用的是pre-sorted算法,能够更精确的找到数据分隔点。(代价:预排序需要两倍的内存,遍历每一个分割点,都需要进行增益计算,慢) ...