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 ...
LightGBM算法總結 年 月 日 : : Ghost Hzp 閱讀數: 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 article details LightGBM原理 . GBDT和 LightGBM對比 . LightGBM 的動機 . Xgboost 原理 . LightGBM 優化 . . Histogram 算法 . ...
2019-01-02 00:24 0 4720 推薦指數:
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 ...
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 ...
###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 ...
ShowMeAI對強大的boosting模型工具XGBoost做了介紹(詳見ShowMeAI文章圖解機器學習 ...
本博客默認讀者對神經網絡與Tensorflow有一定了解,對其中的一些術語不再做具體解釋。並且本博客主要以圖片數據為例進行介紹,如有錯誤,敬請斧正。 使用Tensorflow訓練神經網絡時,我們可以 ...
1.聲音音頻基礎知識 (1)聲音是由震動產生,表現為波的形式。波有頻率,振幅等參數。對於聲波而言:頻率越大,音調越高,反之越低。振幅越大,聲音越大,反之越小。 (2)采樣率,幀率:波是連續( ...
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 ...
轉自:https://blog.csdn.net/m0_37477175/article/details/80567010 資料參考: 1. Evaluate Feature Importance using Tree-based Model 2. lgbm.fi.plot: LightGBM ...