LightGBM模型在医疗大数据中的应用场景 疾病预测:LightGBM模型可以用于疾病风险评估、疾病诊断和疾病预后预测。通过分析大规模的医疗数据,LightGBM能够识别出患病风险较高的个体,辅助医生进行早期干预和预防,提高诊断准确性,并预测疾病的进展和患者的预后。 个性化治疗:在肺癌分类中,LightGBM模型通过处理大...
num_leaves': 31, # 叶子数'learning_rate': 0.05, # 学习率'feature_fraction': 0.9, # 特征采样比例'bagging_fraction': 0.8, # 训练数据采样比例'bagging_freq': 5, # 每 5 次迭代进行一次采样'verbose': # 输出信息级别}# 创建 LightGBM 数据集lgb_train = lgb.Dataset(train_...
LightGBM是由微软开发的一个梯度提升框架。其在处理大规模数据时表现出色,主要优点包括: 速度快:采用基于直方图的算法,提高了计算效率。 内存消耗少:每次遍历仅使用当前的特征,可以显著减少内存使用。 支持大规模数据:轻松处理数百万行的数据。 LightGBM参数设置 在使用LightGBM时,有几个重要参数需要调整: num_leaves: ...
num_class:多类分类时的类别数目,默认为1,用于’multi:softmax’。 random_state:随机种子,默认为0。 n_jobs:并行处理的CPU核数,默认为1(不并行)。 verbosity:控制日志输出级别,默认为1(显示信息)。 以上是常用的一些常数,具体所有的参数可以看官方文档:XGBoost官方文档 2.4 LightGBM LightGBM(Light Gradient Boos...
params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'regression', 'metric': 'l2', 'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.05 } 4. 训练LightGBM模型 使用lgb.Dataset函数将训练数据和测试数据转换为LightGBM的Dataset格式,并使用lgb.train函数训练模型: python # 创建LightGBM Dataset train_data = lgb...
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在大规模数据集上跑起来更加轻盈。 模型精度:XGBoost和LightGBM相当。
xgb.plot_importance(model,max_num_features=10, importance_type='gain', height=0.8,title='xx模型的重要特征', ylabel='特征') 写法2:笔者开发的可视化工具,也可以适用LightGBM from xgboost import plot_importance import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt ...
git clone--recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM cd LightGBM #在cmake之前有一步添加环境变量exportCXX=g++-7CC=gcc-7mkdir build;cd build cmake..make-j4 cd../python-packagesudo python setup.py install 来测试一下: 大功告成!
lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train)# 模型训练params= {'num_leaves': num_leaves,'max_depth': max_depth,'min_data_in_leaf': min_data_in_leaf,'feature_fraction': feature_fraction,'min_data_per_group': min_data_per_group,'max_cat_threshold': max_cat_thresho...
lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train)# 模型训练params= {'num_leaves': num_leaves,'max_depth': max_depth,'min_data_in_leaf': min_data_in_leaf,'feature_fraction': feature_fraction,'min_data_per_group': min_data_per_group,'max_cat_threshold': max_cat_thresho...