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...
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...
1.准确性优化 Leaf-wise的生长策略 LightGBM采用按叶子节点的生长策略(Leaf-wise),而不是像XGBoost使用按层生长策略(Level-wise)。 Level-wise对每一层所有节点做无差别分裂,可能有些节点的增益非常小,对结果影响不大,但也进行了分裂,带来了不必要的开销 Leaf-wise分裂每次从当前所有叶子中,找到分裂增益最大的一...
因此同 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。
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,产生了多余的计算开销。 LightGBM提出了按叶子结点生长的leaf-wise算法。 leaf-wise算法:每次从当前所有叶子中找到分裂增益最大(一般也是数据...
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。
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。
文章目录 一、lightGBM简介 二、LightGBNM起源 三、GOSS(基于梯度的单边采样) 四、EFB(互斥特征捆绑) 五、histogram VS pre-sorted 六、leaf-wise VS level-wise 七、特征并行和数据并行 八、顺序梯度访问 九、支持类别特征 十、sklearn参数 一、lightGBM简介 lightGBM包含两个关键点:light即轻量级,GBM... 查看...
答:LightGBM:基于Histogram的决策树算法;Leaf-wise的叶子生长策略;Cache命中率优化;直接支持类别特征(categorical Feature);XGBoost:预排序;Level-wise的层级生长策略;特征对梯度的访问是一种随机访问。 LightGBM有哪些实现,各有什么区别? 答:gbdt:梯度提升决策树,串行速度慢,容易过拟合;rf:随机森林,并行速度快;dart:训...