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 三者之间针对不同数据集情况下的内存和训练时间的对比: 那么LightGBM 到底如何做到更快的训练速度和更低的内存使用的呢?
在2.0版本中,XGBoost简化了设备参数设置。“device”参数取代了多个与设备相关的参数,如gpu_id, gpu_hist等,这使CPU和GPU之间的切换更容易。 Hist作为默认树方法 XGBoost允许不同类型的树构建算法。2.0版本将' hist '设置为默认的树方法,这可能会提高性能的一致性。这可以看作是XGBoost将基于直方图的方法的效率提高...
下图分别显示了 XGBoost、XGBoost_hist(利用梯度直方图的XGBoost) 和 LightGBM 三者之间针对不同数据集情况下的内存和训练时间的对比: 那么LightGBM 到底如何做到更快的训练速度和更低的内存使用的呢? 我们刚刚分析了 XGBoost 的缺点,LightGBM 为了解决这些问题提出了以下几点解决方案: 单边梯度抽样算法; 直方图算法; ...
在2.0版本中,XGBoost简化了设备参数设置。“device”参数取代了多个与设备相关的参数,如gpu_id, gpu_hist等,这使CPU和GPU之间的切换更容易。 Hist作为默认树方法 XGBoost允许不同类型的树构建算法。2.0版本将' hist '设置为默认的树方法,这可能会提高性能的一致性。这可以看作是XGBoost将基于直方图的方法的效率提高...
XGBoost可以使用不同硬件。在2.0版本中,XGBoost简化了设备参数设置。“device”参数取代了多个与设备相关的参数,如gpu_id, gpu_hist等,这使CPU和GPU之间的切换更容易。 Hist作为默认树方法 XGBoost允许不同类型的树构建算法。2.0版本将' hist '设置为默认的树方法,这可能会提高性能的一致性。这可以看作是XGBoost将...
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 三者之间针对不同数据集情况下的内存和训练时间的对比:
Hist作为默认树方法 XGBoost允许不同类型的树构建算法。2.0版本将' hist '设置为默认的树方法,这可能会提高性能的一致性。这可以看作是XGBoost将基于直方图的方法的效率提高了一倍。 基于gpu的近似树方法 XGBoost的新版本还提供了使用GPU的“近似”树方法的初始支持。这可以看作是进一步利用硬件加速的尝试,这与XGBoost...
hist算法是一种基于直方图的算法,它将训练数据集按照特征值分桶,并计算每个桶中样本的统计信息,然后在每个桶上进行分裂。这种算法可以减少计算量,并提高训练速度,特别是在数据集较大时。 num_round:训练轮次。每次迭代都加新的树去优化之前的树。 max_depth [default=6]:树的最大深度。如果max_depth设置得太小...
Hist作为默认树方法 XGBoost允许不同类型的树构建算法。2.0版本将' hist '设置为默认的树方法,这可能会提高性能的一致性。这可以看作是XGBoost将基于直方图的方法的效率提高了一倍。 基于gpu的近似树方法 XGBoost的新版本还提供了使用GPU的“近似”树方法的初始支持。这可以看作是进一步利用硬件加速的尝试,这与XGBoost...
hist(risk_score) image-20240204181610457 简单做个生存分析看看,根据风险分数高低分组,然后做K-M生存曲线: groups <- ifelse(risk_score>median(risk_score),"high","low") library(survminer) # 根据rs_train_group建立生存函数 f_train <- survfit(Surv(test_df$time, test_df$status) ~ groups) ...