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 ...
原文：【机器学习笔记】使用lightgbm画并保存Feature Importance
转自：https: blog.csdn.net m article details 资料参考： . Evaluate Feature Importance using Tree based Model . lgbm.fi.plot: LightGBM Feature Importance Plotting . lightgbm官方文档 前言 基于树的模型可以用来评估特征的重要性。 在本博客中，我将 ...
2018-11-22 16:35 0 1541 推荐指数：
相关推荐
机器学习 之LightGBM算法
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 ...
【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 ...
图解机器学习 | LightGBM模型详解
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 ...
机器学习-特征工程-Feature generation 和 Feature selection
概述：上节咱们说了特征工程是机器学习的一个核心内容。然后咱们已经学习了特征工程中的基础内容，分别是missing value handling和categorical data encoding的一些方法技巧。但是光会前面的一些内容，还不足以应付实际的工作中的很多情况，例如如果咱们的原始数据 ...
[机器学习笔记(三)]保存加载模型的几种方式
模型的保存和加载 训练一个相对复杂的模型很有可能需要一段时间，如果是在专门的服务器或计算资源上进行训练那放那里跑就行了。但是如果是在自己的小电脑上跑，就干等着，就可能这段时间电脑都用不了。万一期间要做个其他实验，或者单纯打个游戏放松下就难受了。 好在TensorFlow提供了训练期间和训练后 ...
Python scikit-learn机器学习工具包学习笔记：feature_selection模块
sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection，而不是feature extraction。 Univariate feature selection：单变量 ...
LightGBM详细用法--机器学习算法--周振洋
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 ...