LightGBM的并行优化--机器学习-周振洋
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 ...
原文：[标点符] 初学机器学习算法之LightGBM (直方图+单边梯度采样优化+互斥特征绑定优化)
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,可以处理大规模 海量 的数据,支持支持使用category特征 速度提升 实验数据: 比xgb快了将近 倍,内存占用率大约为x ...
2020-12-27 18:17 0 360 推荐指数：
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