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 之LightGBM算法
目錄 基本知識點簡介 LightGBM輕量級提升學習方法 . leaf wise分裂策略 . 基於直方圖的排序算法 . 支持類別特征和高效並行處理 基本知識點簡介 在集成學習的Boosting提升算法中，有兩大家族：第一是AdaBoost提升學習方法，另一種是GBDT梯度提升樹。 傳統的AdaBoost算法：利用前一輪迭代弱學習器的誤差來更新訓練集的權重，一輪輪迭代下去。 梯度提升樹GBDT：也 ...
2019-03-23 16:55 0 1877 推薦指數：
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LightGBM簡介 簡介 基於GBDT的梯度提升決策樹模型LGB，是GBDT的一種高效實現，可xgb的原理基本一致，主要都采用損失函數的梯度下降 方向作為當前決策樹的殘差近似值，去擬合新的決策樹。 優勢 LightGBM具有更快的訓練效率, 低內存的使用,支持並行化學習,可以處理 ...