基于Histogram(直方图)的决策树算法 带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略 直方图做差加速直接 支持类别特征(Categorical Feature) Cache命中率优化 基于直方图的稀疏特征优化多线程优化。 3.Histogram算法 直方图算法的基本思想是先把连续的浮点特征值离散化成k个整数(其实又是分桶的思想,而这些桶称为bin,比如[0,0.1)...
Histogram叶子节点分桶,遍历1w个叶子节点 – 1 => 遍历直方图的个数 – 1 GOSS 样本抽样:计算8w个样本 => 计算1w个样本 EFB 互斥特征捆绑:100个特征 => 50个特征 LightGBM在XGBoost基础上完成3种优化 LightGBM = XGBoost + Histogram + GOSS + EFB Histogram分桶算法,直方图算法 => 减少候选分裂点数量(xgbo...
1、Histogram算法:直方图算法。 2、GOSS算法:基于梯度的单边采样算法。 3、EFB算法:互斥特征捆绑算法。 可以用如下一个简单公式来说明LightGBM和XGBoost的关系: LightGBM = XGBoost + Histogram + GOSS + EFB。 那么,Histogram算法,GOSS算法,和EFB算法分别从什么角度对XGBoost进行性能优化呢?我们先概括性地从全局进行分...
基于树模型的boosting算法,很多算法比如(xgboost 的默认设置)都是用预排序(pre-sorting)算法进行特征的选择和分裂。 LightGBM采用Histogram算法,其思想是将连续的浮点特征离散成k个离散值,并构造宽度为k的Histogram。然后遍历训练数据,统计每个离散值在直方图中的累计统计量。在进行特征选择时,只需要根据直方图的离散值,遍...
'gpu_hist':使用xgboost histogram近似算法。它的训练速度更快,占用更少内存 3. 当tree_method为'gpu_exact','gpu_hist'时,模型的predict默认采用GPU加速。 你可以通过设置predictor参数来指定predict时的计算设备: 'cpu_predictor': 使用CPU来执行模型预测 ...
xgBoosting采用预排序,在迭代之前,对结点的特征做预排序,遍历选择最优分割点,数据量大时,贪心法耗时,LightGBM方法采用histogram算法,占用的内存低,数据分割的复杂度更低. xgBoosting采用level-wise生成决策树,同时分裂同一层的叶子,从而进行多线程优化,不容易过拟合,但很多叶子节点的分裂增益较低,没必要进行跟进一步的...
2.Histogram算法 直方图算法的基本思想是先把连续的浮点特征值离散化成k个整数(其实又是分桶的思想,而这些桶称为bin,比如[0,0.1)→0, [0.1,0.3)→1),同时构造一个宽度为k的直方图。 在遍历数据的时候,根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量,当遍历一次数据后,直方图累积了需要的统计量,然后根据直方图...
XGBoost使用的是pre-sorted算法,能够更精确的找到数据分隔点;LightGBM使用的是histogram算法,占用的内存更低,数据分隔的复杂度更低。 决策树生长策略 XGBoost采用的是level(depth)-wise生长策略,如Figure 1所示,能够同时分裂同一层的叶子,从而进行多线程优化,不容易过拟合;但不加区分的对待同一层的叶子,带来了很多没必...
LightGBM的Histogram算法: 替代XGBoost的预排序算法 思想是先连续的浮点特征值离散化成k个整数,同时构造一个宽度为k的直方图,即将连续特征值离散化到k个bins上(比如k=255) 当遍历一次数据后,直方图累积了需要的统计量,然后根据直方图的离散值,遍历寻找最优的分割点 ...
在Histogram算法之上,LightGBM进行进一步的优化。首先它抛弃了大多数GBDT工具使用的按层生长 (level-wise)的决策树生长策略,而使用了带有深度限制的按叶子生长 (leaf-wise)算法。 XGBoost采用的是按层生长level(depth)-wise生长策略,能够同时分裂同一层的叶子,从而进行多线程优化,不容易过拟合;但不加区分的对待同一层...