LightGBM

社交网络分析4（下）：社交网络链路预测分析、LightGBM框架、LLSLP方法（LightGBM 堆叠链路预测）、堆叠泛化 、社交网络链路预测分析的挑战

社交网络分析4写在最前面LightGBMLightGBM简介GBDT的核心概念和应用LightGBM的特点LightGBM与GBDT的比较LightGBM的原理与技术GBDT的传统算法LightGBM的创新算法
是Yu欸·2023-12-19 15:44

notes2

机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树，ID3、C4.5、CART决策树，随机森林、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1
lym94·2023-12-18 14:53

社交网络分析4：社交网络链路预测分析、LightGBM框架、Logistic回归模型、LLSLP方法（LightGBM 堆叠链路预测）、正则化方法、多重共线性、堆叠泛化

写在最前面社交网络链路预测分析概述链路预测分析简介链路预测分析的重要性社交网络链路预测分析方法基于网络结构的方法基于节点属性的方法基于随机游走的方法基于深度学习的方法基于相似性和基于似然性的链路预测方法基于相似性的方法基于邻居的方法基于路径的方法基于随机游走的方法基于似然估计的方法两类方法的优缺点LLSLP方法（逻辑斯蒂回归LightGBM
是Yu欸·2023-12-18 09:07

讯飞AI算法挑战大赛-校招简历信息完整性检测挑战赛-三等奖方案

前言本文公开了”讯飞AI算法挑战大赛-校招简历信息完整性检测挑战赛“赛道的技术方案和代码，本次比赛主要采用pdf解析和特征工程的方法，通过使用lightgbm的树模型10折交叉验证进行二分类的任务，最终取得三等奖的成绩
深度学习算法与自然语言处理·2023-12-17 02:08

mac 安装anaconda和lightgbm

mac安装anaconda要去[官网](FreeDownload|Anaconda)下载安装包不要去清华大学的anaconda的安装包列表去下载安装包,清华的版本太老了,老到连condainstall安装lightgbm
fanyqs·2023-12-16 13:01

lightgbm调参的关键参数

提高准确率：learning_rate:学习率.默认值：0.1调参策略：最开始可以设置得大一些，如0.1。调整完其他参数之后最后再将此参数调小。取值范围:0.01~0.3.max_depth:树模型深度默认值：-1调整策略:无取值范围：3-8（不超过10）num_leaves:叶子节点数，数模型复杂度。默认值：31调整策略：可以设置为2的n次幂。如但要大于分类的类别数取值范围：降低过拟合max_b
徐卜灵·2023-12-16 04:42

人工智能学习9(LightGBM)

编译工具：PyCharm文章目录编译工具：PyCharmlightGBM原理lightGBM的基础使用案例1：鸢尾花案例2：绝对求生玩家排名预测一、数据处理部分1.数据获取及分析2.缺失数据处理3.数据规范化
yyuanse·2023-12-16 03:10

【Python百宝箱】从平凡到卓越：如何通过评估和调优提升机器学习模型质量

本文将引导您探索scikit-learn、XGBoost、LightGBM和CatBoost等流行工具库，详细介绍它们提供的模型评估工具和调优技巧。
friklogff·2023-12-14 18:22

【模型可解释性系列一】树模型-拿到特征重要度-打印关键因素

常用的树模型xgboost、lightgbm这两个模型经常被使用，具体原理不讲了，可以巴拉一下之前的博客，为了面试曾经很认真的推导整理过资料，已经放在博客上，与有缘人共享。
凝眸伏笔·2023-12-06 00:36

回归预测 | MATLAB实现基于LightGBM算法的数据回归预测（多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现基于LightGBM算法的数据回归预测（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现基于LightGBM算法的数据回归预测（多指标，多图）效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2023-12-03 17:39

数学建模-基于LightGBM和BP神经网络的互联网招聘需求分析与预测

基于LightGBM和BP神经网络的互联网招聘需求分析与预测整体求解过程概述(摘要)  就业是民生之本，是发展之基，也是安国之策。
数模竞赛Paid answer·2023-12-03 13:47

各种boost全梳理，一文搞定boosting模型

下列的这些算法就是常见的Boosting算法：AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM和C
lucifer777·2023-11-30 07:29

决策树可视化，被惊艳到了！

目前无论是机器学习竞赛还是工业界,最流行、应用最广泛的xgboost其实是优化后的GBDT（LightGBM里面的boosting比较经典稳定的也是GBDT哦！）
Wang_AI·2023-11-30 00:59

Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化LightGBM回归模型(LGBMRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgorithm,WOA)是2016年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等提出的一种新的群体智能优化算法，其优点在于操作简单，调整的参数少以及跳出局部最优的能力强。本项目通过WOA智能鲸鱼优化算法寻找最优的参数
胖哥真不错·2023-11-27 22:38

阿里云安全恶意程序检测（速通三）

阿里云安全恶意程序检测特征工程进阶与方案优化pivot特征构建pivot特征pivot特征构建时间pivot特征构建细节特点业务理解和结果分析结合模型理解业务多分类问题预测结果分析特征工程进阶基于LightGBM
盖盖的博客·2023-11-27 19:40

【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（一）

6.LightGBM是什么？7.AdaBoost思想？8.损
笃℃·2023-11-26 21:08

win7 import lightgbm报错计算机中丢失 api-ms-win-core-winrt-string-l1-1-0.dll

运行CrossWalk报错：计算机中丢失api-ms-win-core-winrt-string-l1-1-0.dll_kongxx的专栏-CSDN博客_api-ms-win-core-string-l1-1-0用到的外网免费下载缺失的DLL文件|DLL‑files.com
even蛋黄酱·2023-11-25 20:54

lightgbm常用函数

train_data=lgb.Dataset(data,label=label,feature_name=['c1','c2','c3'],categorical_feature=['c3'],weight=w)LightGBM
诸葛剑问·2023-11-17 04:55

18. 机器学习——集成学习

机器学习面试题汇总与解析——集成学习本章讲解知识点什么是集成学习AdaBoost梯度提升树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)随机森林(RandomForest，简称RF)XGBoostLightGBM
qq_32468785·2023-11-13 14:28

天池_龙珠_机器学习训练营 学习笔记3

一、LightGBM介绍LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度提升框架，为了满足缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思路主要集中在减小数据对内存与计算性能的使用
大摆鹅_Big Data·2023-11-12 09:06

LightGBM 算法框架运行之Amazon SageMaker应用

前言在机器学习普遍之前，人们常常想到的方法就是基于规则来解决业务问题，比如在营销场景通过经验来抽象出规则，用于提高投放精准度，比如我们需要将某个物品的广告投放给能够获取高转换率的客户，这里就可以考虑哪些客户可能对要投放的广告感兴趣，比如通过SQL方式圈出对应人群，针对大数据集和复杂特征的场景可以通过大数据框架进行用户画像的构建，然后进行客户选取。但是在当前机器学习应用越来越广泛的背景下，更多的公司
亚马逊云开发者·2023-11-12 05:29

【机器学习】集成学习代码练习（随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM等）

本文是中国大学慕课《机器学习》的“集成学习”章节的课后代码。课程地址：https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179课程完整代码：https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course代码修改并注释：黄海广，[email protected] warningswarni
风度78·2023-11-12 02:18

【lgb去除警告，设置早停】[LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf

新版lightGBM在训练时会显示以下警告信息：[LightGBM][Warning]Nofurthersplitswithpositivegain,bestgain:-inf中文解释：表示LightGBM
shengchao0920·2023-11-12 01:00

最详细的LightGBM参数介绍与深入分析

前言我使用LightGBM有一段时间了，它一直是我处理大多数表格数据问题的首选算法。它有很多强大的功能，如果你还没有看过的话，我建议你去了解一下。
倾城一少·2023-11-11 02:28

收藏 | 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林
louwill12·2023-11-10 15:12

干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括：线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析K近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林聚类算法与
Python数据之道·2023-11-08 07:02

讯飞AI算法挑战大赛-校招简历信息完整性检测挑战赛-三等奖方案

前言本文公开了”讯飞AI算法挑战大赛-校招简历信息完整性检测挑战赛“赛道的技术方案，本次比赛主要采用pdf解析和特征工程的方法，通过使用lightgbm的树模型10折交叉验证进行二分类的任务，最终取得三等奖的成绩
余俊晖·2023-11-07 10:21

【机器学习】Lightgbm代码实现

不手写lightgbm（1）—怎么分桶的-马东什么的文章-知乎Lightgbm直方图优化算法深入理解原生形式使用lightgbm(importlightgbmaslgb)importlightgbmaslgbfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model
sdbhewfoqi·2023-11-06 09:01

【机器学习】XGB/LGBM

而LightGBM的decisiontree是histogrambased的算法，也就是先将特征离散化，代表性的算法是
sdbhewfoqi·2023-11-06 09:54

机器学习实践(2.2)LightGBM回归任务

前言LightGBM也属于Boosting集成学习模型(还有前面文章的XGBoost)，LightGBM和XGBoost同为机器学习的集大成者。
赫加青空·2023-11-05 22:00

机器学习实践(2.1)LightGBM分类任务

前言LightGBM也属于Boosting集成学习模型(还有前面文章的XGBoost)，LightGBM和XGBoost同为机器学习的集大成者。
赫加青空·2023-11-05 22:59

阿里云天池大赛赛题（机器学习）——阿里云安全恶意程序检测（完整代码）

目录赛题背景全代码（ML和DL）特征工程进阶与方案优化代码特征工程进阶部分基于LightGBM的模型验证模型测试深度学习解决方案：TextCNN建模代码数据读取数据预处理TextCNN网络结构TextCNN
全栈O-Jay·2023-11-05 06:18

不同的参数条件下，LightGBM的特征重要性差异非常大，这是怎么回事？

LightGBM的特征重要性在不同参数条件下可能会有较大差异的原因主要包括以下几个方面：分裂策略：LightGBM中使用了不同的分裂策略来构建决策树，例如基于梯度的直方图算法和基于梯度的单边训练算法。
田晖扬·2023-11-03 19:14

科技金融应用：欺诈风险识别

competitions/10060importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')importpandasaspdimportnumpyasnpimportlightgbmaslgbfromsklearn.metricsimportroc_auc_score
2018_XWJ·2023-11-03 13:46

Python机器学习10——梯度提升

梯度提升也是属于集成方法，最早的提升法是Adaboost，后来拓宽到梯度提升法GBM，然后又有了一些改进的版本，例如XGboost，LightGBM，都是目
阡之尘埃·2023-11-01 09:54

特征筛选还在用XGB的Feature Importance？试试Permutation Importance

基于决策树的算法，如RandomForest，Lightgbm,Xgboost，都能返回模型默认的FeatureImportance，但诸多研究都表明该重要性是存在偏差的。
我爱Python数据挖掘·2023-10-30 01:18

基于tornado BELLE 搭建本地的web 服务

importtimeimporttorchimporttorch.nnasnnfromgptqimport*frommodelutilsimport*fromquantimport*fromtransformersimportAutoTokenizerimportsysimportjson#importlightgbmaslg
luoganttcc·2023-10-29 15:19

用 Spark-Scala 训练 LightGBM 模型

Spark-scala可以使用LightGBM模型，既可以进行分布式训练，也可以进行分布式预测，支持各种参数设置。支持模型保存，并且保存后的模型和Python等语言是可以相互调用的。
程序员的隐秘角落·2023-10-27 22:05

面试复盘 | 阿里/腾讯/头条/paypal/快手

一面：1h面试讲项目项目中为什么使用lightGBM，比起xgboost的优点是什么因果词向量的应用场景tf多个变量如何共享权重SGDmin-SGD的区别对ep
文文学霸·2023-10-27 01:49

Python机器学习17——Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)

最近XGboost支持分位数回归了，我看了一下，就做了个小的代码案例。毕竟学术市场上做这种新颖的机器学习和传统统计学结合的方法还是不多，算的上创新，找个好数据集可以发论文。代码实现导入包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.linear_modelimport
阡之尘埃·2023-10-26 03:01

【ML】cheatsheet

www.cnblogs.com/createMoMo/p/12635709.htmlxgboost挺详细的算法原理与例子https://zhuanlan.zhihu.com/p/660468945着重lightgbm
xzen·2023-10-25 02:10

lightgbm原始函数与Sklearn

LightGBM1.原生态的LightGBMhttps://github.com/microsoft/LightGBM/blob/master/examples/python-guide/simple_example.py
安替-AnTi·2023-10-24 15:36

Linux下安装LightGBM-GPU版本

no-install-recommendsgitcmakebuild-essentiallibboost-devlibboost-system-devlibboost-filesystem-dev安装库pipinstallsetuptoolswheelnumpyscipyscikit-learn-U安装GPU版本的LightGBM
loserChen.·2023-10-22 05:34

机器学习 | LightGBM库

引言机器学习已经成为解决各种问题的强大工具，而LightGBM作为一种高效的梯度提升树库，可以帮助我们更好地理解和预测数据。
码农腾飞·2023-10-22 02:53

LightGBM安装问题

第一步：安装brew(如果电脑已经有brew可略过)在终端输入：/usr/bin/ruby-e"$(curl-fsSLhttps://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"第二步：用brew安装cmakebrewinstallcmakebrewinstallgcc--without-multilib第三部：配置gitc
只为此心无垠·2023-10-20 20:52

转《kaggle编码categorical feature总结》

这篇文章讲讲kaggle竞赛里categoricalfeature的常用处理套路，主要基于树模型（lightgbm，xgboost,etc.）。
井底蛙蛙呱呱呱·2023-10-19 02:49

新闻推荐比赛-—学习任务05—排序模型和模型融合

rylou新闻推荐排序模型：LightGBM排序模型、LightGBM分类模型、DIN分类模型模型融合：简单的加权融合、通过Stacking进行模型融合。
晃晃我的半瓶水·2023-10-17 20:38

多元线性回归，BP神经网络，支持向量机，决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM，遗传算法，变量降维与特征选择算法，卷积神经网络，迁移学习，自编码器等在近红外光谱应用

进阶与提高第三章多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用第四章BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用第五章支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用第六章决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM
WangYan2022·2023-10-12 06:12

ubuntu20.04安装lightgbm

：gcc4.8：#gcc-v查看系统gcc版本g++4.8：#g++-v查看系统的g++版本cmake2.8.12.2：sudoaptinstallcmake#cmake--version查看版本下载lightgbm3.0
sa726663676·2023-10-09 03:25

2021-04-19

了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务相关原理介绍与推荐线性回归模型决策树模型GBDT模型XGBoost模型LightGBM模型推荐教材代码示例读取数据线性回归&
4d2551dd443a·2023-10-05 17:13
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他