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 ...
LightGBM算法总结 年 月 日 : : Ghost Hzp 阅读数: 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 article details LightGBM原理 . GBDT和 LightGBM对比 . LightGBM 的动机 . Xgboost 原理 . LightGBM 优化 . . Histogram 算法 . ...
2019-01-02 00:24 0 4720 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解,对其中的一些术语不再做具体解释。并且本博客主要以图片数据为例进行介绍,如有错误,敬请斧正。 使用Tensorflow训练神经网络时,我们可以 ...
1.声音音频基础知识 (1)声音是由震动产生,表现为波的形式。波有频率,振幅等参数。对于声波而言:频率越大,音调越高,反之越低。振幅越大,声音越大,反之越小。 (2)采样率,帧率:波是连续( ...
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 ...
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 ...