”LightGBM“ 的搜索结果

     文章目录一、LightGBM简介二、LightGBM原理2.1 直方图算法2.2 LightGBM的直方图做差加速2.3 带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略3.4 直接支持类别特征（即不需要做one-hot编码）3.5 直接支持高效并行三、梯度提升的...

LightGBM源码学习

标签：   c++

     知乎 - LightGBM 源码剖析 文章目录从main到GBDT::Train执行路径重点看一下TrainOneIter 从main到GBDT::Train 执行路径 main函数执行路径 Application::Train src/application/application.cpp:200 boosting_->...

     LightGBM简介 LightGBM是GBDT算法地实现框架之一，设计的初衷是并行、高效。特点是训练速度快、内存消耗小、可并行运算、支持类别变量。 LightGBM优化点 直方图算法 不同于XGBoost的预排序，LightGBM将区间离散化，...

     步骤1 ：学习LightGBM中sklearn接口的使用，导入分类、回归和排序模型。 步骤2 ：学习LightGBM中原生train接口的使用。 步骤3 ：二分类任务 使用make_classification，创建一个二分类数据集。 使用sklearn接口完成...

LightGBM教程

标签：   python  算法  lightgbm

     参数 参数 说明 ...boosting /boost/boosting_type 用于指定弱学习器的类型，默认值为 ‘gbdt’，表示使用基于树的模型进行计算。还可以选择为 ‘gblinear’ 表示使用线性模型作为弱学习器。...

     LightGBM的主要优点： 1.简单易用。提供了主流的Python\C++\R语言接口，用户可以轻松使用LightGBM建模并获得相当不错的效果。 2.高效可扩展。在处理大规模数据集时高效迅速、高准确度，对内存等硬件资源要求不高。 3...

     文章目录调参num_leaves和max_depthmin_data_in_leaf和min_sum_hessian_in_leafmonotonic constraintsgroup_column和ignore_columncategorical_featurelambda_l1和lambda_l2bagging_fraction和bagging_freq关于类别...

LightGBM介绍

标签：   python

     LightGBM是一种高效的梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）框架，用于解决机器学习问题。它具有很多优点，包括高效的训练速度、低内存占用、高准确性和可扩展性。本文将介绍LightGBM的基本概念、原理...

     LightGBM模型的加载通常会使用外置的joblib接口来实现，但有时候我们也能看到使用其自带接口save_model来实现。但网上对于这一接口下保存的模型该如何读取，并没有相关详尽的介绍。本文将给出保存后后该如何读取。

LightGBM

标签：   算法  python  机器学习

     LightGBM梯度提升框架是由微软亚洲研究院于2017年1月份提出的一个开源框架，LightGBM是一个快速的，分布式的，高性能的基于决策树的分布框架。在保证准确性不变的前提下，速度可提升10倍，内存降低为原来的1/3。 ...

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