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。
(1)LightGBM使用了基于histogram的决策树算法,这一点不同于XGBoost中的贪心算法和近似算法,histogram算法在内存和计算代价上都有不小优势。1)内存上优势:2)计算上的优势: (2)XGBoost采用的是level-wise的分裂策略,而LightGBM采用了leaf-wise的策略。 (3)XGBoost在每一层都动态构建直方图,因为XGBoost的直方图算法不是...
1. 区别1:对连续变量的划分: 二者最大的区别 对于连续变量划分体现了 XGBoost 和 LightGBM在结构上最大的区别。 暴力找法(brute force method):O(N^2)的复杂度,因为每个点都要遍历一次,然后每个值都要和它进行比较大小; 「更聪明的」方法:可以降低到 O(NlogN) 的复杂度,节约的复杂度是因为进行了 O(Nlog...
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 (...
(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...
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是XGBoost的改进版,相比于前者,它添加了很多新的方法来改进模型,包括:并行方案、基于梯度的单边检测、排他性特征捆绑等。 4.1 LightGBM的并行方案 4.1.1 LightGBM的特征并行方案 LightGBM并没有垂直的切分数据集,而是每个worker都有全量的训练数据,因此最优的特征分裂结果不需要传输到其他worker中,只需要将最优...
XGBoost、LightGBM、Catboost总结 sklearn集成方法 bagging 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random Subspaces:列采样,按照特征进行样本子集的切分 Random Patches:同时进行行采样、列采样得到样本子集...
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 实际上大多数机器学习工具都无法直接支持类别特征,一般需要把类别特征,转化到多维的0/1 特征,降低了空间和时间的效率。而类别特征的使用是在...