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。
lightgbm与xgboost的区别如下: (1)XGBoost使用基于预排序(pre-sorted)的决策树算法,而LightGBM使用基于直方图(Histogram)的决策树算法。预排序算法每遍历一个特征值就需要计算一次分裂的增益,而直方图算法只需要计算k次(k可以认为是常数),计算复杂度从O(datafeature)优化到O(kfeatures)。 (2)XGBoost使用的按层生长 (...
下图即为 LightGBM 的算法:分为两部分,Algorithm 1 是前文提到的基于直方图的算法;Algorithm 2 是基于梯度的单边采样。 3. 区别3:树的生长方式不同 大多数的决策树学习方法如 XGBoost 都是「按层/深度方向」进行树的增长的。 而LightGBM 构建的树则是「按叶子方向」生长的。它会选取有着最大 delta loss 的叶...
1)GBDT是机器学习算法,XGBoost是该算法的工程实现。 2)在使用CART作为基分类器时,XGBoost显式地加入了正则项来控制模型的复杂度,有利于防止过拟合,从而提高模型的泛化能力。 3)GBDT在模型训练时只使用了代价函数的一阶导数信息,XGBoost对代价函数进行二阶泰勒展开,可以同时使用一阶和二阶导数。 4)传统的GBDT采用CAR...
(1)xgboost采用的是level-wise的分裂策略,而lightGBM采用了leaf-wise的策略,区别是xgboost对每一层所有节点做无差别分裂,可能有些节点的增益非常小,对结果影响不大,但是xgboost也进行了分裂,带来了务必要的开销。 leaft-wise的做法是在当前所有叶子节点中选择分裂收益最大的节点进行分裂,如此递归进行,很明显leaf-wise...
1)速度较快,是XGBoost速度的16倍,内存占用率为XGBoost的1/6 2)采用了直方图算法,将连续的浮点型特征值离散化成K个整数 3)使用带有深度限制的leaf-wise的叶子生长策略。 缺点: 1)可能会长出比较深的决策树,产生过拟合。因此LightGBM在Leaf-wise之上增加了一个最大深度限制,在保证高效率的同时防止过拟合 2...
XGBoost是level(depdh)-wise,即左右子树都是一样深的,要生长一块生长,要停一块停。 LightGBM是leaf-wise,即可能左右子树是不一样深的,即使左子树已经比右子树深很多,但只要左子树的梯度划分仍然比右子树占优,就继续在左子树进行划分。 5、对类别特征的支持 ...
LightGBM引入了基于直方图的决策树算法，与XGBoost中精确算法（exact）不同，直方图算法在内存管理和计算效率上更优。内存使用方面，直方图算法仅需存储特征离散化后的值，内存消耗为(#data* #features * 1Bytes)，而XGBoost的精确算法需额外保存原始特征值和顺序索引，内存消耗更大。计算时间上，直方图算法只...
lightGBM与XGBoost的区别: xgboost采用的是level-wise的分裂策略,而lightGBM采用了leaf-wise的策略。 level-wise:指对每一层所有节点做无差别分裂,可能有些节点的增益非常小,带来了没必要的开销。 leaf-wise:指在当前所有叶子节点中选择分裂收益最大的节点进行分裂,如此递归进行,容易出现过拟合,因此需要做最大深度限...
XGBoost、LightGBM的详细对比介绍 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言) 主流的两种做法分别是: bagging 基本思想 独立的训练一些基学习器(一般倾向于强大而复杂的模型比如完全生长的决策树),然后综合他们的预测结果,通常集成模型的效果会优于基学习...