内存占用更小:XGBoost 需要用 32 位的浮点数去存储特征值,并用 32 位的整形去存储索引,而 LightGBM 只需要用 8 位去存储直方图,相当于减少了 1/8; 计算代价更小:计算特征分裂增益时,XGBoost 需要遍历一次数据找到最佳分裂点,而 LightGBM 只需要遍历一次 k 次,直接将时间复杂度从 O(#data * #feature) 降低...
内存占用更小:XGBoost 需要用 32 位的浮点数去存储特征值,并用 32 位的整形去存储索引,而 LightGBM 只需要用 8 位去存储直方图,相当于减少了 1/8; 计算代价更小:计算特征分裂增益时,XGBoost 需要遍历一次数据找到最佳分裂点,而 LightGBM 只需要遍历一次 k 次,直接将时间复杂度从 O(#data * #feature) 降低...
LightGBM 由微软提出,主要用于解决 GDBT 在海量数据中遇到的问题,以便其可以更好更快地用于工业实践中。 从LightGBM 名字我们可以看出其是轻量级(Light)的梯度提升机(GBM),其相对 XGBoost 具有训练速度快、内存占用低的特点。下图分别显示了 XGBoost、XGBoost_hist(利用梯度直方图的 XGBoost) 和 LightGBM 三者之间针对不...
LightGBM 一、数据预处理 二、决策树学习 XGBoost与LightGBM 1、分裂方式 2、排序算法 3、类别特征 XGBoost与LightGBM均是boosting 模型,典型的串行生成的序列化方式,较GBDT均有一定程度的优化。工程实现中,总会涉及为何选择此模型,或为何不选此模型,因此专门做下记录方便自己后续温习。 XGBoost 训练过程: a:每个叶子...
XGBoost XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种机器学习算法，专注于计算速度和机器学习模型性能。XGBoost的优点：兼容中小型数据集可并行处理具有处理缺失值的内置函数高度灵活可以在每次迭代后运行交叉验证 LightGBM Light GBM是一个分布式高性能框架，它使用决策树进行排名、分类和回归任务。Light GBM的优点：更快的...
本文是决策树的第三篇,主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法,包括 XGBoost 和 LightGBM。 送上完整的思维导图: XGBoost XGBoost 是大规模并行 boosting tree 的工具,它是目前最快最好的开源 boosting tree 工具包,比常见的工具包...
XGBoost原理:XGBoost属于集成学习Boosting,是在GBDT的基础上对Boosting算法进行的改进,并加入了模型复杂度的正则项。GBDT是用模型在数据上的负梯度作为残差的近似值,从而拟合残差。XGBoost也是拟合数据残差,并用泰勒展开式(二阶泰勒展开式)对模型损失残差的近似,同时在损失函数上添加了正则化项。 lightGBM,它是微软出的新...
LightGBM，全称轻量的梯度提升机（Light Gradient Boosting Machine），是由微软在2017年开源的一款前沿Boosting算法框架。与XGBoost类似，LightGBM同样基于GBDT算法框架进行工程实现，但在速度和效率上更胜一筹。其特点包括：高效的训练速度内存占用低预测准确度高支持并行化学习能够处理大规模数据直接支持category特征 这些优势...
LightGBM通过GOSS技术显著提高了数据处理能力,能够高效处理更大规模的数据集,同时在速度和内存消耗方面优于XGBoost。 三、并行计算 XGBoost在处理节点的分裂过程中采用了近似算法来加速计算,但在大规模数据集上仍然需要较长时间。 LightGBM采用了直方图算法来进行节点分裂,能够充分利用多核CPU并行计算的优势,显著加快训练速度...
由于XGBoost(通常被称为 GBM Killer)在机器学习领域已经存在了很长时间,并且有很多文章专门介绍它,因此本文将更多地关注 CatBoost 和 LGBM。 1. LightGBM和XGBoost的结构差异 LightGBM使用一种新颖的梯度单边采样(Gradient-based One-Side Sampling...