一、LightGBM简介： 所属：boosting迭代型、树类算法 适用范围：回归/分类/排序 LightGBM工具包：lightGBM英文文档 | lightGBM中文文档 论文链接 优点： 基于Histogram的决策树算法 带深度限制 ...

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28768447 机器学习模型的可解释性是个让人头痛的问题。在使用LightGBM模型的肯定对生成的GBDT的结构是好奇的，我也好奇，所以就解析一个LightGBM的模型文件看看，通过这个解析，你可以看懂GBDT的结构 ...

1. 参数速查 使用num_leaves，因为LightGBM使用的是leaf-wise的算法，因此在调节树的复杂程度时，使用的是num_leaves而不是max_depth。 大致换算关系：num_leaves = 2^(max_depth)。它的值的设置应该小于 ...

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 ...

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 ...

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=100521400 ...

ARIMA模型建模步骤 一. 绘制时序图 判断序列是否有明显的趋势或周期 二. 单位根检验 检验方法 ADF DFGLS PP KPSS ERS NP 前三种有有关常数与趋势项假设，应用不方便，建议少用。后三种是去除原序列趋势后进 ...

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