对于windows系统而言,比较高效便捷的安装方式是:在网址http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/中去下载对应版本的的LightGBM安装包,再通过如下命令安装。 pip install lightgbm‑3.3.2‑cp310‑cp310‑win_amd64.whl 2.LightGBM参数手册 在ShowMeAI的前一篇内容**XGBoost工具库建模应用详解**中,我们...
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,据统计很多比赛有一半以上的冠...
1.项目背景 如今已是大数据时代，具备大数据思想至关重要，人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。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...
其中一种算法是 LightGBM,是 Light Gradient Boosting Machine 的缩写。LightGBM 因其处理海量数据集的熟练程度、速度和能力而受到关注。在本文中,我们将研究 LightGBM 是什么、它的工作方式以及如何将其引入 Python 来帮助您的 ML 模型。 要理解 LightGBM,我们需要理解 Gradient Boosting 的概念: 在我们深入研究 LightG...
前面我介绍了机器学习模型的二分类任务,接下来做一个机器学习模型的回归任务系列,由于本系列案例数据质量较高,有些步骤跳过了,跳过的步骤将单独出文章总结!在Python中,可以使用Scikit-learn库来构建LightGBM回归模型进行预测,本文以预测房价为例,对这个过程做一个简要解读。
1. LightGBM Python API LightGBM的Python API主要包括以下几个函数: lgb.LGBMRegressor(params, **kwargs): 用于创建LightGBM回归模型的类。 lgb.LGBMClassifier(params, **kwargs): 用于创建LightGBM分类模型的类。 lgb.Dataset(data, label=None, reference=None, weight=None, group=None, silent=False, init...
LightGBM作为常见的强大Python机器学习工具库,安装也比较简单。 1.1 Python与IDE环境设置 python环境与IDE设置可以参考ShowMeAI文章**图解python | 安装与环境设置**进行设置。 1.2 工具库安装 (1) Linux/Mac等系统 这些系统下的XGBoost安装,大家只要基于pip就可以轻松完成了,在命令行端输入命令如下命令即可等待安装完成...
LightGBM作为常见的强大Python机器学习工具库,安装也比较简单。 这些系统下的 XGBoost 安装,大家只要基于pip就可以轻松完成了,在命令行端输入命令如下命令即可等待安装完成。 pip install lightgbm 大家也可以选择国内的pip源,以获得更好的安装速度: pip install -i https://pypi.tu...
之前分享了一篇 XGBoost 的文章:30 分钟看懂 XGBoost(Python代码),这次继续带来 LightGBM 的文章,原理+代码。 一、LightGBM和XGBoost对比 LightGBM可以看成是XGBoost的升级加强版本,2017年经微软推出后,便成为各种数据竞赛中刷分夺冠的神兵利器。 正如其名字中的Light所蕴含的那样,和XGBoost相比,LightGBM在大规模数据集上...
在数据科学与机器学习领域,模型训练的速度直接影响工作效率和实验的进展。LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一个高效的梯度提升框架,能够处理大量数据并实现快速训练。本文旨在帮助初学者实现“Python LightGBM训练速度”的提升,提供详细的步骤和代码示例。