【集成学习】lightgbm调参案例
转自：https://www.cnblogs.com/wanglei5205/p/8722237.html lightgbm使用leaf_wise tree生长策略，leaf_wise_tree的优点是收敛速度快，缺点是容易过拟合。 # lightgbm关键参数 ...
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lightgbm使用leaf_wise tree生长策略，leaf_wise_tree的优点是收敛速度快，缺点是容易过拟合。 # lightgbm关键参数 # lightgbm调参方法cv 代码github地址 ...
【集成学习】安装lightgbm
1.下载whl lightgbm的whl下载地址 2.输入命令 3.验证是否成功 ...
【集成学习】lightgbm参数介绍（sklearn）
# XGBoost和LightGBM部分参数对比表： lightgbm.sklearn参数介绍（官网） ...
lightgbm 的简单实践案例
训练集和验证集的auc分数对比 可视化出的所有特征的重要性，可以给前面数据预处理做一定参考 ...
【机器学习笔记】使用lightgbm画并保存Feature Importance
转自：https://blog.csdn.net/m0_37477175/article/details/80567010 资料参考： 1. Evaluate Feature Importance using Tree-based Model 2. lgbm.fi.plot: LightGBM ...
【机器学习】：Xgboost/LightGBM使用与调参技巧
机器学习模型当中，目前最为先进的也就是xgboost和lightgbm这两个树模型了。那么我们该如何进行调试参数呢？哪些参数是最重要的，需要调整的，哪些参数比较一般，这两个模型又该如何通过代码进行调用呢？下面是一张总结了xgboost，lightbgm，catboost这三个模型调试参数的一些经验 ...
机器学习——LightGBM
###基础概念 LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员，它和xgboost一样是对GBDT的高效实现，很多方面会比xgboost表现的更为优秀。原理上它和GBDT及xgboot类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。 ###LightGBM ...