GBDT、XGB、LGB原理、差异、面试 一. GBDT(Gradient Boost Decision Tree) 提一嘴AdaBoost AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强),它的自适应在于:前一个基本分类器分错的样本会得到加强,加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。同时,在每一轮中加入一个新的弱分类器,直到达到某个预定的足
xgb是level-wise,lgb是leaf-wise,level-wise指在树分裂的过程中,同一层的非叶子节点,只要继续分裂能够产生正的增益就继续分裂下去,而leaf-wise更苛刻一点,同一层的非叶子节点,仅仅选择分裂增益最大的叶子节点进行分裂。(当然现在二者已经都实现了) 31 Lgb相对于xgb的优缺点 优点:直方图算法—更高(效率)更快(速度)...
watchlist=[(dtest,'eval'),(dtrain,'train')]param={'max_depth':3,'eta':0.1,'silent':1}num_round=100# 自定义损失函数训练 bst=xgb.train(param,dtrain,num_round,watchlist,loglikelood,binary_error) 可以看到评价函数由两部分组成,第一部分权重默认为0.5,目的是使得前20%样本中的正样本占比最大。
param = {'max_depth':3,'eta':0.2,'min_child_weight':50} xgb_model = xgb.train(param, dtrain) lgb_model = lgb.train(param, dtrain) xgb可视化 其中num_trees为子树的索引 xgb.to_graphviz(xgb_model, num_trees=0, rankdir='UT') lgb可视化 lgb.create_tree_digraph(model, tree_index=0,...
XGB模型十分优秀,在很多大赛中表现很好,如果选出3个优秀的机器学习算法,XGB肯定能排上号。本部分将会总结XGB的众多关键点,同时对比其他相关的树模型,比如GBDT、LGB、RF等,理解了这些,拿下相关面试不在话下。 集成学习1——XGBoost 集成学习2——XGBoost本身的特点,及XGB与GBDT、LGB、RF的区别于联系 目录 1,简要...
安装XGB 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install xgboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装CatBoost 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install catboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装库包出现超时一般都是访问源太慢,...
并行结构,个体学习器之间不存在强依赖关系,著名算法有randomForest(采用boostrap有放回抽样),提升树(如GBDT、XGBoost、LGB等)。stacking结合策略, 不是对弱学习器的结果做简单的逻辑处理,而是再加上一层学习器,即将训练集弱学习器的学习结果作为输入,将训练集的输出作为输出,重新训练一个学习器来得到最终结果。
Kaggle神器!XGB+LGB详解 在Kaggle竞赛中,XGBoost和LightGBM是两位备受瞩目的“明星”。它们在各种竞赛中取得了令人瞩目的成绩,那么,这两款工具到底有何过人之处呢?让我们一起来探讨一下!🚀 首先,让我们聚焦于XGBoost。自问世以来,XGBoost就以其卓越的性能在Kaggle竞赛中脱颖而出。它基于梯度提升算法,并拥有众多可调...
使用lgb与xgb回归模型集成的优点 gbrt回归 一、GBDT简介 全称:Gradient Boosting Decison Tree 别名:GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multiple Additive Regression Tree) 作者:Friedman...
IV主要衡量的是变量与目标变量之间的线性相关程度，而xgboost（xgb）和light gradient boosting machine（lgb）的特征重要性则基于模型内部对数据的复杂度和影响程度进行评估。通常情况下，IV高的变量特征重要性也较高，这是基于两种度量方式的相似性。不过，确实存在部分变量表现出IV高但特征重要性低，或IV...