我们将论文《Lightgbm: A highly efficient gradient boosting decision tree》中没有提到的优化方案,而在其相关论文《A communication-efficient parallel algorithm for decision tree》中提到的优化方案,放到本节作为LightGBM的工程优化来向大家介绍。 3.1 直接支持类别特征 实际上大多数机器学习工具都无法直接支持类别特征...
XGBoost全称为eXtreme Gradient Boosting,是一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)的集成学习算法。它在GBDT的基础上进行了改进,引入了正则化项和二阶导数信息,提高了模型的性能和泛化能力。 XGBoost模型的核心思想是将多个弱分类器(决策树)组合成一个强分类器。每个决策树都在前一棵树的残差基础上...
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型,其主要思想是利用弱分类器(决策树)迭代训练以得到最优模型,该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛,通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务;在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器,据统计Kaggle上的比赛有一半...
LightGBM的一个特性是支持多种不同的提升算法,这些算法被称为提升类型(Boosting Type)。 提升类型可以通过“boosting_type”参数指定,该参数接受一个字符串来指定类型。选项包括: ‘gbdt’:梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GDBT)。 ‘dart’:基于Dropout的多重加性回归树(Dropouts meet Multiple Additiv...
Light Gradient Boosted Machine算法 梯度提升是指一类可用于分类或回归预测建模问题的集成机器学习算法。 集成模型由决策树模型构建而成。树模型被逐个添加到集成中,并对先前模型产生的预测误差进行修正。这是一种被称为boosting的集成机器学习模型类型。 模型使用任何可微分的损失函数和梯度下降优化算法进行拟合。这使得该...
Light Gradient Boosted Machine算法 梯度提升是指一类可用于分类或回归预测建模问题的集成机器学习算法。 集成模型由决策树模型构建而成。树模型被逐个添加到集成中,并对先前模型产生的预测误差进行修正。这是一种被称为boosting的集成机器学习模型类型。 模型使用任何可微分的损失函数和梯度下降优化算法进行拟合。这使得该...
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型,其主要思想是利用弱分类器(决策树)迭代训练以得到最优模型,该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛,通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务;在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器,据统计Kaggle上的比赛有一半...
监督学习集成模型——LightGBM LightGBM的全称为Light Gradient Boosting Machine,即轻量的梯度提升机,由微软在其论文“LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree”中提出,作为与XGBoost并驾齐驱的SOTA Boosting算法,LightGBM在各种顶级解决方案中同样屡见不鲜。LightGBM本质上仍属于GBDT算法,一种针对...
在机器学习中,集成学习是一种强大的技术,它通过结合多个模型(也称为基学习器)的预测来提高整体的预测性能。在众多集成学习算法中,LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)凭借其高效的性能和出色的结果,受到了广大数据科学家的青睐。本文将深入解析LightGBM的原理、优化方法以及实战案例,帮助读者更好地理解和掌握这一...
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型,其主要思想是利用弱分类器(决策树)迭代训练以得到最优模型,该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛,通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务;在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器,据统计Kaggle上的比赛有一半...