目录 1、基本知识点简介 2、LightGBM轻量级提升学习方法 2.1 leaf-wise分裂策略 2.2 基于直方图的排序算法 2.3 支持类别特征和高效并行处理 1、基本知识点简介 在集成学习 ...
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的优化点 采用直方图算法 树的生长策略优化 相对于xgboost和GBDT,LightGBM提出了两个新方法,使得Lig ...
2018-07-21 16:12 1 8117 推荐指数:
目录 1、基本知识点简介 2、LightGBM轻量级提升学习方法 2.1 leaf-wise分裂策略 2.2 基于直方图的排序算法 2.3 支持类别特征和高效并行处理 1、基本知识点简介 在集成学习 ...
ShowMeAI对强大的boosting模型工具XGBoost做了介绍(详见ShowMeAI文章图解机器学习 ...
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 ...
LightGBM算法总结 2018年08月21日 18:39:47 Ghost_Hzp 阅读数:2360 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/weixin_39807102/article/details/81912566 ...
LightGBM的并行优化 上一篇文章介绍了LightGBM算法的特点,总结起来LightGBM采用Histogram算法进行特征选择以及采用Leaf-wise的决策树生长策略,使其在一批以树模型为基模型的boosting算法中脱颖而出 ...
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 ...
LightGBM简介 简介 基于GBDT的梯度提升决策树模型LGB,是GBDT的一种高效实现,可xgb的原理基本一致,主要都采用损失函数的梯度下降 方向作为当前决策树的残差近似值,去拟合新的决策树。 优势 LightGBM具有更快的训练效率, 低内存的使用,支持并行化学习,可以处理 ...
作者丨琥珀里有波罗的海 来源丨机器学习算法与Python实战 前言 数据不平衡问题在机器学习分类问题中很常见,尤其是涉及到“异常检测"类型的分类。因为异常一般指的相对不常见的现象,因此发生的机率必然要小很多。因此正常类的样本量会远远高于异常类的样本量,一般高达几个数量级。比如:疾病相关 ...