ok，直接开始LightGBM算法LightGBM是对XgBoost算法的强化，并且对Xg

目录随机森林--RandomForestGBDT(GradientBoostingDecisionTree)XGBoostlightGBMRF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习（

3.1交叉熵损失函数binaryloss3.2FocalLoss的改进4FocalLoss的实现4.1导入库4.2切分数据4.3分训练集和测试集4.4FocalLoss+Lightgbm5写在最后6参考资料

1分类任务1.1心脏病预测【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，逻辑回归模型)【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码,lightgbm模型)【ML】基于LSTM的心脏病预测研究(附代码和数据集

内置方式建模1.要把数据读取成Dataset格式2.lgb.train去训练#coding:utf-8importjsonimportlightgbmaslgbimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_squared_error

LightGBM建模，sklearn评估#coding:utf-8importlightgbmaslgbimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV

四、LightGBMLightGBM也是常用的GBDT工具包，速度快于XGBoost，精度也还可以，其设计理念为：-单个机器在不牺牲速度的情况下，尽可能使用上更多的数据-多机并行时，通信的代价尽可能的低

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本系列将重点续写集成算法，其中包括随机森林(RF)—>GBDT—>XGB—>LightGBM，本文将重点介绍随机森林算法(RF)。

  首先需要了解什么是GBDT。简单来讲，GBDT就是将多个相关性很高的基分类器结合起来的模型。模型中每次新增的基分类器都要尽可能的拟合之前所有基分类器没能拟合的残差信息，也就是求解下面这个公式：通过求解这个式子得到，也即是新添加进来的基分类器的参数。是样本的label，是前m个基分类器的预测结果，是当前基分类器的预测结果，要尽可能地弥补与之间的差距。一般而言，GBDT的基分类器是CART，CAR

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.项目背景灰狼优化算法(GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。优点：较强的收敛性能，结构简单、需要调节的参数少，容易实现，存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜

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前言：机器学习很大一个问题是可解释性较差，虽然在RandomForest、LightGBM等算法中，均有feature_importance可以展现模型最重要的N个特征，但是对于单个样本来说情况可能并不与整体模型一致

ref.AI蜗牛车文章目录前言一、LightGBM介绍二、LightGBM的直方图算法（Histogram）三、LightGBM调参四、总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展

机器学习：LightGBM算法原理（附案例实战）作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！

1.LightGBM简介GBDT(GradientBoostingDecisionTree)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

偏差和方差：偏差.预测值与真实值之间的误差。方差：模型的拟合程度。bagging：Bagging的思路是所有基础模型都一致对待，每个基础模型手里都只有一票。然后使用民主投票的方式得到最终的结果。大部分情况下，经过bagging得到的结果方差（variance）更小。Boosting：Boosting和bagging最本质的差别在于他对基础模型不是一致对待的，而是经过不停的考验和筛选来挑选出「精英」

作者：AnnalynNg编译：ronghuaiyang导读随机森林，梯度提升都是基于决策树的算法，那决策树到底又是什么东西呢？今天给大家先简单的介绍一下，完全是概念上的介绍，没有数学，没有公式，大家先有一个直观上的了解再说吧。你会在灾难中幸存吗？特定的人群，比如妇女和儿童，会首先受到救助，她们会有比较大的机会活下来。知道你是不是属于这样的特权人群，可以帮助你预测你是否能幸存。我们可以使用决策树，来

RF、GBDT和XGBoost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单个学习器的泛化能力和鲁棒性。根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法；前者的代表就是Boosting，后者的代表是Bagging和

今天就LightGBM和XGBOOST放在一起对比学习下，以便加深印象。写在前面作为一个机器学习研习者，大概会了解BoostingMachines及其功能。

对比参考参考自：LightGBM参数介绍_一路前行1的博客-CSDN博客_lightgbm参数调参思路LightGBM调参方法（具体操作）-Byron_NG-博客园lightgbm介绍深入理解LightGBM

机器学习Author：louwillMachineLearningLab虽然现在深度学习大行其道，但以XGBoost、LightGBM和CatBoost为代表的Boosting算法仍有其广阔的用武之地。

XGBoost和LightGBM都是目前非常流行的基于决策树的机器学习模型，它们都有着高效的性能表现，但是在某些情况下，它们也有着不同的特点。

之前创作过心脏病预测研究文章如下：【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，逻辑回归模型)【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码,lightgbm模型)【ML】基于LSTM的心脏病预测研究

1个LightGBM(GBM的变体)和5个神经网络。虽然他的成功归因于他将半监督学习用于结构化数据，但梯度提升模型也起到了重要作用。尽管G

这也是XGBoost和LightGBM模型的理论基础，所以在这篇文章中，我们将从头开始构建一个梯度增强模型并将其可视化。

近期使用了LightGBM进行了训练模型（计算违约概率），结果发现其余XGBoost模型训练得到的结果存在较高相关性。

集成树模型中的LightGBM是增强版的GBDT，支持了分类变量，在工程层面大大提高了训练效率。

(欢迎有相关需求的小伙伴私信联系我可咸鱼，价格美丽，质量效率高）本篇文章分为四个部分：1xgboost2lightgbm

【lightgbm/xgboost/nn代码整理二】xgboost做二分类，多分类以及回归任务1.简介该部分是代码整理的第二部分，为了方便一些初学者调试代码，作者已将该部分代码打包成一个工程文件，包含简单的数据处理

现象：在使用anacondaprompt安装lightgbm，用的pipinstalllightgbm，出现错误ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'pip'；当时没多想，

一、模型介绍上一篇文章介绍了一个梯度提升决策树模型XGBoost，这篇文章我们继续学习一下GBDT模型的另一个进化版本：LightGBM。

#!/usr/bin/python3#-*-coding:utf-8-*-"""@Time:2021/6/157:52@Author:Loden@FileName:customer_default_demo.py@Software:PyCharm@desc:"""importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfro

CatBoost与XGBoost、LightGBM并称为GBDT框架下三大主流模型。

AutoML之flaml：基于flaml框架对比lightgbm和xgboost模型进行自动化参数调优实现体内脂肪含量值回归预测案例之详细攻略目录基于flaml框架对比lightgbm和xgboost模型进行自动化参数调优实现体内脂肪含量值回归预测案例

对于个体学习器来说，它们的不同体现在：不同训练数据：数据集使用比例、预处理方法(缺失值填补、特征工程等)；不同模型结构：RF、XGBoost、LightGBM、CatBoost、CNN、LSTM等；不同超参

gccwithOpenMPsupportmustbeinstalledfirst.RefertoInstallationGuideforinstallinggccwithOpenMPsupport.操作步骤0、卸载pipuninstalllightgbm

（封面图由ERNIE-ViLGAI作画大模型生成）Boosting三巨头：XGBoost、LightGBM和CatBoost（发展、原理、区别和联系，附代码和案例）机器学习中，提高模型精度是研究的重点之一

大数据与计算智能大赛首先先读取数据importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportgcimportreimportpandasaspdimportlightgbmaslgbimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportroc_auc_score

特殊值的处理/长尾转正态分布/目标log变换/柱形图-箱形图-小提琴图可视化/构造特征/特征筛选)利用算法实现二手汽车产品交易价格回归预测之详细攻略目录二手汽车产品交易价格预测赛题背景字段说明通过数据预处理利用LightGBM

前言LightGBM是微软开发的一个强大的开源梯度提升框架。它旨在高效和可扩展，能够处理大型数据集和高维特征。

之前创作过心脏病预测研究文章如下：【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，逻辑回归模型)【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码,lightgbm模型)【ML】基于LSTM的心脏病预测研究

—知乎GBDT、XGBoost、LightGBM-的使用及参

事先准备好模型：importlightgbmaslgbmodel_lgb=lgb.LGBMClassifier().fit(X_train,y_train)以上模型训练好了，下面查看特征重要度：fromlight

#python2.7##importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnp#importdatetime#importlightgbmaslgb

BP神经网络和SVM实现时间序列预测（2019-03-23）配电网潮流计算（2019-03-23）用CNN做电能质量扰动分类(2019-03-28)LightGBM实现时间序列预测(2019-04-02

【方差】和【偏差】的理解3.boosting和bagging的方法目标4.决策树作为常用分类器的原因5.RF6.Adaboost7.GBDT8.XGBoost9.LightGBM一、问题背景  在机器学习的集成学习中

三大竞赛杀器：XGBoost、LightGBM、CatBoost。之前我已更新完XGBoost的讲解，这次来讲讲LightGBM。

使用LightGBM模型可视化时报错ValueError:Invaliddecisiontypeintreemodel.lgb.create_tree_digraph()lgb.plot_tree()错误定位到

Part1内容介绍在给大家分享知识的过程中，发现很多同学在学习竞赛都存在较多的问题：Pandas、Numpy处理数据不熟悉Sklearn、LightGBM模型使用不熟悉不知道如何构建特征工程、筛选特征NLP