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 ...
原文：[標點符] 初學機器學習算法之LightGBM (直方圖+單邊梯度采樣優化+互斥特征綁定優化)
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,可以處理大規模 海量 的數據,支持支持使用category特征 速度提升 實驗數據: 比xgb快了將近 倍,內存占用率大約為x ...
2020-12-27 18:17 0 360 推薦指數：
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