Lightgbm如何處理類別特征？
轉自：https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/83275299 本篇文章主要參考柯國霖大神在知乎上的回答，以及自己閱讀LGBM的部分源碼整理而來。 1、one-hot編碼弊端 one-hot編碼是處理類別特征的一個通用方法 ...
原文：關於lightgbm處理category特征的理解
轉自：https: www.jianshu.com p d f b da 之前一直使用的集成回歸樹模型都是RF，Xgboost，GBDT這三個，其中RF是bagging思想，Xgboost和GBDT是boosting思想。但是在嘗試了微軟開源的Lightgbm之后，感覺再也回不去了。這款橫空出世的輕量級tree boost模型，在不損失精度的情況下，大大提升了計算效率。同時也做出了一些改進。在這里 ...
2018-11-23 17:05 0 1355 推薦指數：
相關推薦
iOS之 Category 屬性 的理解
在 Objective-C 中可以通過 Category 給一個現有的類添加屬性，但是卻不能添加實例變量 反正讀第一遍的時候我是有點暈的，可以添加“屬性”，然后又說“添加實例變量”，第一感覺就好像 有點自相矛盾了。那么我們談談： 什么是實例變量？ 實例變量就是一種 ...
LightGBM原理解析
摘要 本文對lgb的基本原理進行簡要概括。 基於直方圖的節點分裂 lgbm使用基於直方圖的分裂點選擇算法，分裂准則為最小化方差，也即最大化方差增益variance gain： 對比xgb ...
LightGBM
並行化學習 可處理大規模數據 與常用的機器學習算法進行比較：速度飛起 LightGBM ...
機器學習-特征工程-Missing value和Category encoding
好了，大家現在進入到機器學習中的一塊核心部分了，那就是特征工程，洋文叫做Feature Engineering。實際在機器學習的應用中，真正用於算法的結構分析和部署的工作只占很少的一部分，相反，用於特征工程的時間基本都占70%以上，因為是實際的工作中，絕大部分的數據都是非標數據。因而這一塊的內容 ...
（原創）lightgbm 一些錯誤情況處理
1、做多分類問題時候（mutticlass），如果遇到 ...
大數據預處理-- LightGBM
只用一個模型建模獲得結果沒有對比性，無法判斷最終的預測結果是好還是壞，因此在進行預測時候往往都不是只使用一個模型進行，而是采用至少兩個模型進行對比，接下來就是使用LightGBM模型進行預測 需要先安裝LightGBM模塊，操作如下 然后從模塊中導入回歸模型，划分 ...
Pandas分類（category）數據處理
分類（Category）數據：直白來說，就是取值為有限的，或者說是固定數量的可能值。例如：性別、血型 指定數據類型構建分類數據 dtype="category" 以血型為例，創建一個關於血型的分類對象 使用 pd.Categorical 來構建分類數據 ...