XGBoost、LightGBM的详细对比介绍
sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是： bagging 基本思想 独立的训练一些基学习器(一般倾向于强大而复杂的模型比如完全生长的决策树)，然后综合他们的预测结果，通常集成模型 ...
原文：LightGBM的算法介绍
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。 LightGBM算法在模型的训练速度和内存方面都有相应的优化。 基于树模型的boosting算法，很多算法比如 xgboost 的默认设置 都是用预排序 pre sorting 算法进行特征的选择和分裂。 首先，对 ...
2019-01-01 22:17 0 2603 推荐指数：
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机器学习 之LightGBM算法
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LightGBM
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 ...
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# XGBoost和LightGBM部分参数对比表： lightgbm.sklearn参数介绍（官网） ...
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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 ...
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我们假设要从绿色区域A移动到红色区域B，深蓝色代表不可行走的区域。 第一步：首先将寻路区 ...