if plot==1: print('Creating differences...') df=differences(df,ndshift) df=windowmmm(df,window,nshift,batch,plot) df=quantiles(df,window,nshift,batch,plot) if plot==1: print('Creating FFT Filters...') df=FFTFILTERS(df,harmonicHP,harmonicLP,batch,removebias=1,Kalman=0,plot=plot) if...
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...
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...
1 LightGBM的优点 简单易用。提供了主流的Python\C++\R语言接口,用户可以轻松使用LightGBM建模并获得相当不错的效果。 高效可扩展。在处理大规模数据集时高效迅速、高准确度,对内存等硬件资源要求不高。 鲁棒性强。相较于深度学习模型不需要精细调参便能取得近似的效果。
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 复制 importmatplotlib.pyplotasplt from lightgbmimportplot_importance from lightgbmimportLGBMClassifier ...
pip install lightgbm pandas scikit-learn 1. 2. 这条命令会在当前环境中安装LightGBM、pandas和scikit-learn库,以便于后续的数据处理和模型训练。 步骤2:数据预处理 首先,我们需要加载数据并进行一些基本的预处理。 importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 加载数据data=pd.read_csv('...
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。 import matplotlib.pyplot as plt from lightgbm import plot_importance from lightgbm import LGBMClassifier model = LGBMClassifier() ...
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...
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...