XGBoost、LightGBM、Catboost總結
sklearn集成方法 bagging 常見變體(按照樣本采樣方式的不同划分) Pasting:直接從樣本集里隨機抽取的到訓練樣本子集 ...
原文：LightGBM優勢總結
效率和內存上的提升 在訓練決策樹計算切分點的增益時，xgboost采用預排序，即需要對每個樣本的切分位置都要計算一遍，所以時間復雜度是O data 。 而LightGBM則是將樣本離散化為直方圖，直方圖算法的基本思想是先把連續的浮點特征值離散化成k個整數，同時構造一個寬度為k的直方圖。在遍歷數據的時候，根據離散化后的值作為索引在直方圖中累積統計量，當遍歷一次數據后，直方圖累積了需要的統計量，然后根 ...
2018-05-11 15:04 0 1021 推薦指數：
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