Lightgbm如何处理类别特征？
转自：https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/83275299 本篇文章主要参考柯国霖大神在知乎上的回答，以及自己阅读LGBM的部分源码整理而来。 1、one-hot编码弊端 one-hot编码是处理类别特征的一个通用方法 ...
原文：关于lightgbm处理category特征的理解
转自：https: www.jianshu.com p d f b da 之前一直使用的集成回归树模型都是RF，Xgboost，GBDT这三个，其中RF是bagging思想，Xgboost和GBDT是boosting思想。但是在尝试了微软开源的Lightgbm之后，感觉再也回不去了。这款横空出世的轻量级tree boost模型，在不损失精度的情况下，大大提升了计算效率。同时也做出了一些改进。在这里 ...
2018-11-23 17:05 0 1355 推荐指数：
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