原文:機器學習——LightGBM

基礎概念 LigthGBM是boosting集合模型中的新進成員,它和xgboost一樣是對GBDT的高效實現,很多方面會比xgboost表現的更為優秀。原理上它和GBDT及xgboot類似,都采用損失函數的負梯度作為當前決策樹的殘差近似值,去擬合新的決策樹。 LightGBM的優化點 采用直方圖算法 樹的生長策略優化 相對於xgboost和GBDT,LightGBM提出了兩個新方法,使得Lig ...

2018-07-21 16:12 1 8117 推薦指數:

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機器學習LightGBM算法

目錄 1、基本知識點簡介 2、LightGBM輕量級提升學習方法 2.1 leaf-wise分裂策略 2.2 基於直方圖的排序算法 2.3 支持類別特征和高效並行處理 1、基本知識點簡介 在集成學習 ...

Sun Mar 24 00:55:00 CST 2019 0 1877
LightGBM詳細用法--機器學習算法--周振洋

LightGBM算法總結 2018年08月21日 18:39:47 Ghost_Hzp 閱讀數:2360 版權聲明:本文為博主原創文章,未經博主允許不得轉載。 https://blog.csdn.net/weixin_39807102/article/details/81912566 ...

Wed Jan 02 08:24:00 CST 2019 0 4720
LightGBM的並行優化--機器學習-周振洋

LightGBM的並行優化 上一篇文章介紹了LightGBM算法的特點,總結起來LightGBM采用Histogram算法進行特征選擇以及采用Leaf-wise的決策樹生長策略,使其在一批以樹模型為基模型的boosting算法中脫穎而出 ...

Wed Jan 02 06:16:00 CST 2019 0 609
機器學習】:Xgboost/LightGBM使用與調參技巧

機器學習模型當中,目前最為先進的也就是xgboost和lightgbm這兩個樹模型了。那么我們該如何進行調試參數呢?哪些參數是最重要的,需要調整的,哪些參數比較一般,這兩個模型又該如何通過代碼進行調用呢?下面是一張總結了xgboost,lightbgm,catboost這三個模型調試參數的一些經驗 ...

Mon Oct 18 06:44:00 CST 2021 0 880
多分類機器學習中數據不平衡的處理(NSL-KDD 數據集+LightGBM)

作者丨琥珀里有波羅的海 來源丨機器學習算法與Python實戰 前言 數據不平衡問題在機器學習分類問題中很常見,尤其是涉及到“異常檢測"類型的分類。因為異常一般指的相對不常見的現象,因此發生的機率必然要小很多。因此正常類的樣本量會遠遠高於異常類的樣本量,一般高達幾個數量級。比如:疾病相關 ...

Tue Dec 28 23:43:00 CST 2021 0 1533
 
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