这就是 LightGBM 的 Leaf-wise 生长策略的基本过程。需要注意的是,这个过程中的每一步分裂都是基于严格的数学计算的,包括计算损失函数的降低量,选择最优的分裂点等。 lightgbm算法中,Leaf-wise是如何做到多线程优化的? LightGBM 使用了一种名为特征并行(Feature Parallel)和数据并行(Data Parallel)的技术来实现多线...
这就是 LightGBM 的 Leaf-wise 生长策略的基本过程。需要注意的是,这个过程中的每一步分裂都是基于严格的数学计算的,包括计算损失函数的降低量,选择最优的分裂点等。 lightgbm算法中,Leaf-wise是如何做到多线程优化的? LightGBM 使用了一种名为特征并行(Feature Parallel)和数据并行(Data Parallel)的技术来实现多线...
Leaf-wise的生长策略 类别特征分裂优化 2.时空复杂度优化 直方图算法 EFB GOSS 3.分布式优化 特征并行 数据并行 参考资料 LightGBM(A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree)是一个基于决策树的梯度提升框架,由微软开发。它以高效性、快速性和准确性著称,适用于大规模数据的处理。LightGBM以XGBoost为基准,进...
LightGBM采用Leaf-wise的增长策略,该策略每次从当前所有叶子中,找到分裂增益最大的一个叶子,然后分裂,如此循环。因此同Level-wise相比,Leaf-wise的优点是:在分裂次数相同的情况下,Leaf-wise可以降低更多的误差,得到更好的精度;Leaf-wise的...
XGBoost 采用 Level-wise 的增长策略,方便并行计算每一层的分裂节点,提高了训练速度,但同时也因为节点增益过小增加了很多不必要的分裂,降低了计算量;LightGBM 采用 Leaf-wise 的增长策略减少了计算量,配合最大深度的限制防止过拟合,由于每次都需要计算增益最大的节点,所以无法并行分裂。
LightGBM采用Leaf-wise(按叶子生长)生长策略,每次从当前所有叶子中找到分裂增益最大(一般也是数据量最大)的一个叶子,然后分裂,如此循环。 同Level-wise相比,在分裂次数相同的情况下,Leaf-wise可以降低更多的误差,得到更好的精度。Leaf-wise的缺点是可能会长出比较深的决策树,产生过拟合。因此LightGBM在Leaf-wise之上...
因此LightGBM在Leaf-wise之上增加了一个最大深度的限制,在保证高效率的同时防止过拟合。 常规的gbdt和xgboost都是采用这种生长方式,实际上这种方式也并不是很差的,假设同层分裂分裂增益仅仅相差一点点,那么如果仅仅生长其中增益较大的节点显然损失了很多重要的信息,因此 leaf-wise也并不是最优的生长方式。 2、goss...
Leaf-wise的缺点是可能会长出比较深的决策树,产生过拟合。因此LightGBM在Leaf-wise之上增加了一个最大深度的限制,在保证高效率的同时防止过拟合。 常规的gbdt和xgboost都是采用这种生长方式,实际上这种方式也并不是很差的,假设同层分裂分裂增益仅仅相差一点点,那么如果仅仅生长其中增益较大的节点显然损失了很多重要的...
leaf wise tree growth的叶子节点优先的决策树生长策略 3.1 直方图优化算法 直方图优化算法与其说是一种算法,不如是一种决策树生长分裂过程中数据集(及其关键信息)的表示方法——即通过直方图来表示数据集(及其关键信息)在决策树生长过程中的分裂即计算过程。这种表示方法能够大幅减少数据集内存占用、提升计算速度,并且方...
4.Leaf-wise决策树生成策略 5.类别特征支持(Categorical Feature Support) 总结 参考 系列回顾 在梯度提升(Gradient Boosting)算法系列(二) - XGBoost这篇文章中,我们介绍了XGBoost算法。毫无疑问的,相较于经典的GBDT算法,XGBoost无论是从算法本身还是从系统设计上都做了大量的优化。但是在实际应用中,尤其是面对特征维...