LightGBM的特点和优势 更快的训练速度:LightGBM使用直方图算法(histogram algorithm),这种算法占用的内存更低,数据分割的复杂度更低,从而显著提高了训练速度。 更低的内存消耗:与XGBoost相比,LightGBM的内存占用率更低,大约是XGBoost的1/612。 更高的准确率:在保持或提升准确率的同时,LightGB...
LightGBM的核心是梯度提升决策树(GBDT)算法,但它在此基础上做了多种优化,使其在速度和内存使用方面优于传统的GBDT实现。LightGBM的数学原理基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees, GBDT),而GBDT本身是一个集成学习算法。 1. 梯度提升决策树(GBDT) GBDT是通过逐步构建多个决策树,并通过每棵树来纠正前...
corr['是否在当年造假'].sort_values(ascending=False)[1:].plot(kind='bar')#一般是使用标签作为相关性计算的列 plt.tight_layout() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 或者用热力图进行可视化 import seaborn as sns # 用热力图看一下互相之间的关系 f, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))#设置大...
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。 训练速度:LightGBM远快于XGBoost。 内存消耗:LightGBM远小于XGBoost。 缺失值特征:XGBoo...
plot_importance(model, max_num_features=10) plt.title('Feature Importance') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 上述代码将展示模型训练中最重要的特征。 结论 以上便是提升Python LightGBM训练速度的完整流程。需注意,模型的训练速度和性能受多种因素影响,包括数据集规模、参数设置等。在实际应用中,建议...
第37行:使用lgb.plot_importance函数绘制模型中的重要特征图。 第38行:使用plt.show显示图形。 Python代码(有需要的可以付费阅读,没有需要的也可以看以上内容自己动手实践!) 下面是使用LightGBM进行波士顿房价预测的Python代码示例,包括了数据集...
基于决策树的树模型(随机森林,Lightgbm,Xgboost等),树生长过程中也是启发式搜索特征子集的过程,可以直接用训练后模型来输出特征重要性。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmatplotlib.pyplotasplt from lightgbmimportplot_importance
此外,plot_feature函数还可以显示特征的重要性,通过传递importance_type参数。例如,要显示基于分裂次数的特征重要性,你可以这样做: lgb.plot_feature(gbm, importance_type='split', figsize=(12, 6)) plt.show() 总结: 使用LightGBM绘制特征直方图可以帮助我们了解数据的分布和特征的重要性。这对于特征选择和模型调...
我正在尝试运行我的 lightgbm 以进行如下功能选择; 初始化 # Initialize an empty array to hold feature importances feature_importances = np.zeros(features_sample.shape[1]) # Create the model with several hyperparameters model = lgb.LGBMClassifier(objective='binary', ...
LightGBM -显示特征的重要性，解释LGBMClassifier和LGBMRegressor的预测。CatBoost：显示CatBoostClassifier和CatBoostRegressor的特征重要性。lightning -解释lightning 分类器和回归器的权重和预测。sklearn-crfsuite。ELI5允许检查sklearn_crfsuite.CRF模型的权重。基本用法：Show_weights() 显示模型的所有权重，Show_prediction(...