LightGBM

catboost应用于含多个离散特征的数据挖掘多分类问题

#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdimportnumpyasnpimportlightgbmaslgbfromcatboostimportCatBoostRegressor
赴前尘·2023-02-02 09:29

Linux机器学习环境搭建记录

Linux机器学习环境搭建记录1.NVIDIA显卡驱动安装2.Anaconda安装3.Pytorch与FastAI4.XGBoost，CatBoost和LightGBMNVIDIA显卡驱动安装下载.run
ironyl·2023-02-01 14:14

【文献阅读】数据重采样+特征选择（1）

目录1面向不均衡数据的多分类集成算法1.1两阶段采样1.2算法整体框架1.3实验1.4期刊2基于多阶段混合集成的中小企业信用风险评价3基于边界自适应SMOTE和FocalLoss函数改进LightGBM
Tabitha_Xing·2023-01-31 13:58

DataWhale 第17期组队学习经验分享(IV)2020-09-24

理解逻辑回归模型；逻辑回归模型的应用；逻辑回归的优缺点；树模型：理解树模型；树模型的应用；树模型的优缺点；集成模型基于bagging思想的集成模型随机森林模型基于boosting思想的集成模型XGBoost模型LightGBM
華麗過去了會灰到記起·2023-01-29 03:06

中文文本相似度挑战赛

导入库importpandasaspdimportosimportdistanceimportLevenshteinimporttimeimportlightgbmaslgbimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmimportnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsimportxgboostasxgb
big_matster·2023-01-28 10:08

低代码神器，PyCaret 可轻松学习机器学习

从本质上讲，PyCaret是Python的包装器，它围绕着多个机器学习库和框架，例如scikit-learn，XGBoost，LightGBM，spaCy，Hyperopt
程序汪小陈·2023-01-27 10:08

毕设教学 多分类与数据预测分析算法 - python

文章目录0前言【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测1逻辑回归的介绍和应用1.1逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用2.Demo实践**Step1
caxiou·2023-01-27 08:04

零基础入门推荐系统——task05: 排序模型+模型融合

排序模型选择三个比较有代表型的模型：LGB的排序模型LGB的分类模型深度学习的分类模型DIN集成学习方法（其实LightGBM也是集成学习模型的一种，这里是
从白玉石·2023-01-26 07:11

LightGBM介绍

LightGBM介绍GBDT是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好，不易过拟合等优点。
big_matster·2023-01-24 07:35

北京内推 | 微软亚洲研究院机器学习组招聘AI药物发现研究实习生

机器学习组开发了LightGBM，LightLDA,DualLearning,Graphormer等多个受欢迎的算法工具包等，多次夺得国际比赛冠军，
PaperWeekly·2023-01-22 07:54

北京内推 | 微软亚洲研究院机器学习组招聘AI for Health实习生

机器学习组开发了LightGBM,LightLDA,DualLearning,Graphormer等多个受欢迎的算法工具包等，多次夺得国际比赛冠军，并
PaperWeekly·2023-01-22 07:24

深度学习常用的20个Python库

（2）可视化：Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Pydot、Scikit-learn、XGBoost/LightGBM/CatBoost、Eli5。
helton_yan·2023-01-21 09:45

colab中的一些特殊设置

预装库深度学习需要的大部分库已预先在colab中安装，包括numpy，pandas，matplotlib，sklearn，pytorch，TensorFlow，xgboost，lightgbm，opencv
ersanwuqi·2023-01-21 08:49

Kaggle数据科学竞赛使用GBDT、XGBoost、Lightgbm方法预测是否可以成功申请经费

数据科学与机器学习案例之汽车目标客户销售策略研究数据科学与机器学习案例之WiFi定位系统的位置预测数据科学与机器学习案例之Stacking集成方法对鸢尾花进行分类数据科学案例之生存分析与二手车定价Kaggle数据科学竞赛使用GBDT、XGBoost、Lightgbm
嘛里嘛里哄·2023-01-21 01:24

Coggle 30 Day——零基础入门推荐系统 - 新闻推荐任务一

任务一比赛报名与数据读取importpandasaspdimportnumpyasnpimporttimeimportlightgbmaslgbimportxgboostasxgbimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromscipyimportstatspd.set_option
shiinerise·2023-01-20 17:22

中文文本分类 传统机器学习+深度学习

本文项目地址：项目地址https://github.com/WhiteGive-Boy/ChineseTextClassification使用到的算法：机器学习：朴素贝叶斯逻辑斯蒂回归lightgbm深度学习
白给菜鸟·2023-01-20 10:24

糖尿病遗传风险检测挑战赛（Coggle 30 Days of ML）

本次跟着Coggle30DaysofML学习算法竞赛，而不是基于现成baseline来操作，预计重新熟悉并学习Pandas、Numpy处理数据Sklearn、LightGBM模型使用构建特征工程、筛选特征
数据求学家·2023-01-19 17:59

糖尿病遗传风险检测挑战赛

糖尿病遗传风险检测挑战赛加载数据importpandasaspdimportlightgbmimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportseabornassnsimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimportKFoldplt.style.use
清浅岁月·2023-01-19 17:28

Python金融风控模型案例实战大全

《Python金融风控模型案例实战大全》程覆盖多个核心知识点，包括风控建模全流程知识介绍，信用评分卡，信用评分卡知识包含个人信用评分卡和企业信用评分卡知识；集成树算法xgboost，lightgbm，catboost
python风控模型·2023-01-18 19:52

利用PermutationImportance挑选变量

我们在构建树类模型（XGBoost、LightGBM等）时，如果想要知道哪些变量比较重要的话。可以通过模型的feature_importances_方法来获取特征重要性。
-永不妥协-·2023-01-17 21:21

特征重要性计算方法及神经网络的特征重要性

1几种常用的特征重要性计算方法1.1树模型特征重要性像xgboost、lightgbm等树模型都有自己计算特征重要性的方法，其特征重要性与特征使用次数和使用特征时带来的增益有关系。
wbbhcb·2023-01-16 15:43

并肩XGBoost、LightGBM，一文理解CatBoost！

文章目录1.CatBoost简介2.类别型特征2.1类别型特征的相关工作2.2目标变量统计（TargetStatistics）2.3特征组合2.4CatBoost处理Categoricalfeatures总结3.克服梯度偏差4.预测偏移和排序提升4.2排序提升5.快速评分6.基于GPU实现快速训练7.CatBoost的优缺点7.1优点7.2缺点8.CatBoost实例8.1安装CatBoost依赖
五角钱的程序员·2023-01-15 13:07

[转载]与XGBoost、LightGBM并肩，一文理解CatBoost

本文转载自公众号：Microstrong和DatawhaleCatBoost和XGBoost、LightGBM并称为GBDT的三大主流神器，都是在GBDT算法框架下的一种改进实现。
Luna2137·2023-01-15 13:37

（十一）集成学习中——XgBoost、LightGBM

参考：DataWhale教程链接集成学习（上）所有Task：（一）集成学习上——机器学习三大任务（二）集成学习上——回归模型（三）集成学习上——偏差与方差（四）集成学习上——回归模型评估与超参数调优（五）集成学习上——分类模型（六）集成学习上——分类模型评估与超参数调优（七）集成学习中——投票法（八）集成学习中——bagging（九）集成学习中——Boosting简介&AdaBoost（十）集成学
ArriettyYun·2023-01-15 13:37

RF,GBDT,XGBoost,lightGBM对比分析

RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习（EnsembleLearning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性。
简单点1024·2023-01-15 13:37

机器学习三大算法——GBDT、XGBoost、LightGBM

LightGBM算法参考：https://www.cnblogs.com/hugechuanqi/p/10584602.html本文主要简要的比较了常用的boosting算法的一些区别，从AdaBoost
又笨又懒的猪·2023-01-15 13:07

lightgbm 保存模型 过大_LightGBM、XGBoost对比及存在哪些优势

本帖最后由desehawk于2018-4-1316:59编辑问题导读1.什么是LightGBM?2.XGBoost存在什么问题？3.LightGBM存在哪些优势？
weixin_39787345·2023-01-15 13:36

【回顾】GBDT、XGBoost、LightGBM原理及对比

本文主要简要的比较了常用的boosting算法的一些区别，从AdaBoost到LightGBM,包括AdaBoost,GBDT,XGBoost,LightGBM四个模型的简单介绍，一步一步从原理到优化对比
Mr_不想起床·2023-01-15 13:05

GDBT,XGBOOST和LIGHTGBM

www.360doc.com/content/18/0101/17/40769523_718161675.shtml仅用于学习本文主要简要的比较了常用的boosting算法的一些区别，从AdaBoost到LightGBM
skywander0·2023-01-15 13:05

xgboost 与 lightGBM对比

转载自http://izhaoyi.top/2017/09/23/sklearn-xgboost/sklearn集成方法集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是：bagging基本思想独立的训练一些基学习器(一般倾向于强大而复杂的模型比如完全生长的决策树)，然后综合他们的预测结果，通常集成模型的效果会优于基学习器，
stringlife·2023-01-15 13:05

机器学习三大神器:GBDT,XGBOOST和LightGBM

本文主要简要的比较了常用的boosting算法的一些区别，从AdaBoost到LightGBM,包括AdaBoost,GBDT,XGBoost,LightGBM四个模型的简单介绍，一步一步从原理到优化对比
awk_bioinfo·2023-01-15 13:35

GBDT、XGBoost、LightGBM简要描述

1.GBDT(1.)GBDT原理GBDT的原理很简单，就是所有弱分类器的结果相加等于预测值，然后下一个弱分类器去拟合误差函数对预测值的残差(这个残差就是预测值与真实值之间的误差)。当然了，它里面的弱分类器的表现形式就是各棵树。举一个非常简单的例子，比如我今年30岁了，但计算机或者模型GBDT并不知道我今年多少岁，那GBDT咋办呢？它会在第一个弱分类器（或第一棵树中）随便用一个年龄比如20岁来拟合，
hezi321·2023-01-15 13:04

浅谈三大机器学习算法：GBDT、XGBoost、LightGBM

本文主要简要的比较了常用的boosting算法的一些区别，从AdaBoost到LightGBM,包括AdaBoost,GBDT,XGBoost,LightGBM四个模型的简单介绍，一步一步从原理到优化对比
lisenpy·2023-01-15 13:04

机器学习三大神器GBDT、XGBoost、LightGBM

原文链接：点击打开链接本文主要简要的比较了常用的boosting算法的一些区别，从AdaBoost到LightGBM,包括AdaBoost,GBDT,XGBoost,LightGBM四个模型的简单介绍，
akenseren·2023-01-15 13:03

XGBoost与Light GBM的简要对比和选择

XGBoostXGBoost的优点：兼容中小型数据集相较于LightGBM，不容易过拟合可并行处理具有处理缺失值的内置函数高度灵活可以在每次迭代后运行交叉验证LightGBMLightGBM的优点：更快的训练速度和更高的效率降低内存使用率比其他增强算法都具有更高的准确性与大型数据集的兼容支持并行学习
Peter__Barnes·2023-01-15 13:31

自动部署开源AI模型到生产环境：Sklearn、XGBoost、LightGBM、和PySpark

目录背景介绍部署准备部署Scikit-learn模型部署XGBoost模型部署LightGBM模型部署PySpark模型模型部署管理总结参考背景介绍AI的广泛应用是由AI在开源技术的进步推动的，利用功能强大的开源模型库
aipredict·2023-01-15 13:25

心跳信号分类预测Task04建模与调参

心跳信号分类预测Task04建模与调参1.学习目标2.学习内容3.模型原理3.1逻辑回归模型3.2决策树模型3.3GBDT模型3.4XGBoost模型3.5LightGBM模型3.6Catboost模型
l852131652·2023-01-15 01:35

Time Series

在实际的工程化应用场景中，为了同时兼顾速度与精度，通常采用像Lightgbm[1]、Xgboost[2]、CatBoost[3]、gpboost类的机器学习模型，这类方法一般就是把时序
AstheHollowman·2023-01-14 20:01

面试制胜法宝|实操三大模型算法，這一大特征重要性筛选方法学会了

但是，针对我们日常经常使用的机器学习树模型来讲，例如决策树、随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM等模型，我们一般都是通过树模型自有
番茄风控·2023-01-14 19:29

风控模型中特征重要度的两种筛选方法

在采用决策树算法建立模型的场景中，例如GBDT、XGBoost、LightGBM、RandomForest等，我们习惯通过FeatureImportance指标作为特征筛选的重要方法之一。
番茄风控·2023-01-14 19:59

python机器学习常用包

目录1、Numpy2、Pandas3、Scikit-learn4、Hyperopt5、LightGBM6、XGBoost7、Gensim8、NLTK9、Pytorch10、Tensorflow11、Keras1
纳米时速·2023-01-14 18:46

【阶段三】Python机器学习26篇：机器学习项目实战：LightGBM回归模型

本篇的思维导图：项目实战(LightGBM回归模型)项目背景为促进产品的销售，厂商经常会通过多个渠道投放广告。
胖哥真不错·2023-01-14 10:57

【阶段三】Python机器学习25篇：机器学习项目实战：LigthGBM算法的核心思想、原理与LightGBM分类模型

与传统的机器学习算法相比，LightGBM算法具有这些优势：训练效率更高；低内存使用；准确率更高；支持并行化学习；可
胖哥真不错·2023-01-14 10:23

LightGBM

目录简介有关GBDT的基础介绍关于监督学习关于Boosting关于GradintBoosting关于决策树关于XGBoostLightGBMLightGBM的优势LightGBM与XGBoost对比LightGBM
阿巴乾·2023-01-14 07:43

LightGBM: gradient boosting算法轻量级框架介绍

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）LightGBM介绍LightGBM(LightGradientBoostingMachine),是由微软“分布式机器学习工具
Goodsta·2023-01-14 07:43

机器学习-有监督学习-集成学习方法(六)：Bootstrap-＞Boosting(提升)方法-＞LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）

机器学习-有监督学习-集成学习方法(六)：Bootstrap-＞Boosting(提升)方法-＞LightGBM（LightGradientBoostingMachine）
u013250861·2023-01-14 07:43

提升机器算法LightGBM（图解+理论+增量训练python代码+lightGBM调参方法）

LightGBM是个快速的，分布式的，高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序，分类，回归以及很多其他的机器学习任务中。
lamusique·2023-01-14 07:41

LightGBM特征重要性画图

37477175/article/details/80567010资料参考：1.EvaluateFeatureImportanceusingTree-basedModel2.lgbm.fi.plot:LightGBMFeatureImportancePlotting3
有梦想的Loser·2023-01-14 07:11

机器学习模型——lightGBM

lightGBM一、lightGBM的前世今生1.GBDT（GradientBoostingDecisionTree）2.lightGBM（LightGradientBoostingMachine）3.
Ap21ril·2023-01-14 07:41

lightGBM分类模型

importlightgbmaslgbimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimportStratifiedKFoldfromsklearn.metricsimportroc_auc_score
莱维贝贝、·2023-01-14 07:10
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