1.简介 lightGBM包含两个关键点:light即轻量级,GBM 梯度提升机 LightGBM 是一个梯度 boosting 框架,使用基于学习算法的决策树。它可以说是分布式的,高效的,有以下优势: 更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持 ...
LightGBM介绍 xgboost是一种优秀的boosting框架,但是在使用过程中,其训练耗时过长,内存占用比较大。微软在 年推出了另外一种boosting框架 lightgbm,在不降低准确度的的前提下,速度提升了 倍左右,占用内存下降了 倍左右。详细的实验结果参见:LightGBM experiment.其令人印象深刻的特点有: 将连续的特征值转化为离散的直方图,利用直方图进行节点的分裂, ...
2018-07-13 23:01 0 974 推荐指数:
1.简介 lightGBM包含两个关键点:light即轻量级,GBM 梯度提升机 LightGBM 是一个梯度 boosting 框架,使用基于学习算法的决策树。它可以说是分布式的,高效的,有以下优势: 更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持 ...
先上官网链接:https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/ 接着带着问题去学习LGB: 1.LGB算法原理是什么 2.LGB应用场景是什么?或者说要求数据类型是什么 3.参数,调参之类的? 一、LGB原理 LightGBM (Light ...
LightGBM 1.读取csv数据并指定参数建模 2.添加样本权重训练 3.模型的载入与预测 4.接着之前的模型继续训练 5.自定义损失函数 sklearn与LightGBM配合使用 1.LightGBM建模,sklearn评估 ...
数据集地址 分类:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris 部分数据: 回归:利用sklearn函数直接生成 基于原生LightGBM的分类 首先得安装相关的库:pip install lightgbm ...
Mac下安装lightgbm 1.安装环境 系统 MacOS Mojave 版本10.14.2 Xcode 10.1 2.安装错误 直接使用命令: 使用时直接调用: import lightgbm ...
一、LightGBM简介: 所属:boosting迭代型、树类算法 适用范围:回归/分类/排序 LightGBM工具包:lightGBM英文文档 | lightGBM中文文档 论文链接 优点: 基于Histogram的决策树算法 带深度限制 ...
sum_weights 可以通过参数设置。 如果不设置,那么值就是样本的个数。 指定每个样本的权重。 我突然想到基金预测,可以设置样本的权重。 真实涨幅越高,权重越小 ...
LightGBM算法的特别之处 自从微软推出了LightGBM,其在工业界表现的越来越好,很多比赛的Top选手也掏出LightGBM上分。所以,本文介绍下LightGBM的特别之处 ...