4. 后续的分裂:我们重复上述过程,每次都在所有的叶子节点中找到一个能够最大程度降低损失函数的节点进行分裂,直到达到预设的最大叶子节点数量或者无法进一步降低损失函数为止。 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...
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的缺点是:可能会长出比较深的决策树,产生过拟合。因此LightGBM会在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...
2 算法原理 LightGBM 优化部分包含以下:基于 Histogram 的决策树算法、带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略、直方图做差加速、直接支持类别特征、Cache 命中率优化、基于直方图的稀疏特征优化、多线程优化,下面主要介绍 Histogram 算法、带...
原理 回顾Xgboost LightGBM 直方图算法 Leaf-wise 生长 类别型特征支持 并行支持 不均衡数据处理 参数调优 参数说明 核心参数 超参 调优 自动调参 特征重要性 references 开箱即用 quickstart 使用LightGBM 官方接口,核心步骤 定义参数 构造数据 train predict
而Lightgbm采用带有深度限制的按叶子生长 (leaf-wise) 算法。如下图所示: 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。Level-wise相比,优点在于: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。缺点在于:可能会长出比较深的决策树,产生过拟合。因此LightGBM会...
基于最大深度的 Leaf-wise 的垂直生长算法; 类别特征最优分割; 特征并行和数据并行; 缓存优化。 本节将继续从数学原理和工程实现两个角度介绍 LightGBM。 2.1 数学原理 2.1.1 单边梯度抽样算法 GBDT 算法的梯度大小可以反应样本的权重,梯度越小说明模型拟合的越好,单边梯度抽样算法(Gradient-based One-Side Sampling...
2. 基本原理: LightGBM采用直方图算法，将连续特征离散化，优化了特征空间，减少计算复杂度。同时，它采用了Leaf-wise算法，按叶子而非层级生长决策树，以及单边梯度采样，减少不必要的计算，保证精度的同时控制过拟合。3. 工程优化: LightGBM支持类别特征，避免了one-hot编码带来的问题，并通过高效的并行...
2、深度优先分裂策略(leaf-wise) 在LightGBM算法之前,大多数树模型在进行决策树构建时,均采用了层次宽度优先分裂(level-wise策略),即节点分裂时,在同一层的节点可以同时分裂,这在一定程度上可以多线程并行,加快构建决策树速度,但从另外一个角度讲,level-wise策略构建时只会考虑当前节点集合内的样本进行最优分裂,因此...