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 ...
原文：【機器學習筆記】使用lightgbm畫並保存Feature Importance
轉自：https: blog.csdn.net m article details 資料參考： . Evaluate Feature Importance using Tree based Model . lgbm.fi.plot: LightGBM Feature Importance Plotting . lightgbm官方文檔 前言 基於樹的模型可以用來評估特征的重要性。 在本博客中，我將 ...
2018-11-22 16:35 0 1541 推薦指數：
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