Lightgbm

LightGBM：极速梯度提升机——结构化数据建模的终极武器

基于直方图与Leaf-wise生长的高效GBDT实现，横扫Kaggle与工业场景一、为什么需要LightGBM？

大千AI助手·2025-06-27 00:56

LightGBM 与 XGBoost 深度解析：从基础原理到实战优化

LightGBM与XGBoost深度解析：从基础原理到实战优化引言梯度提升机(GradientBoostingMachine,GBM)及其衍生算法，如XGBoost和LightGBM，是当今机器学习领域中应用最为广泛且效果卓越的监督学习模型之一

爱看烟花的码农·2025-06-23 06:34

Python打卡第11天@浙大疏锦行

importpandasaspdimporttimefromskoptimportBayesSearchCVfromskopt.spaceimportInteger,Categorical,Realimportlightgbmaslgb

猛犸MAMMOTH·2025-06-05 03:29

Kaggle-Binary Prediction with a Rainfall Dataset-(回归+特征工程+xgb)

数据处理：1.根据特征值构造天气降雨量的新特征值2.根据时间构造月和季节特征3.处理缺失值建立模型：1.建立lightgbm模型2.建立xgboost模型，并进行网格搜索最佳参数模型3.进行模型融合代码

美少女zss·2025-05-31 12:00

Python打卡训练营day39——2025.05.29

importlightgbmaslgbfromsklearn.metricsimportroc_auc_score,confusion_matrix,classification_reportimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns

莱茵菜苗·2025-05-31 12:29

Python训练营-Day11-常见的调参方式

知识点回顾网格搜索随机搜索（简单介绍，非重点实战中很少用到，可以不了解）贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长今日作业：对于信贷数据的其他模型，如LightGBM

Mallow Flowers·2025-05-26 00:51

CatBoost：高效智能的梯度提升算法

传统的梯度提升算法（如XGBoost、LightGBM）在处理类别特征时，通常需要先进行编码转换，如独热编码、标签编码等，但这些编码方式可能会引入噪声或导致模型过拟合。

亿只小灿灿·2025-05-24 23:13

LightGBM学习

LightGBM是近年来在数据科学和机器学习领域备受瞩目的梯度提升框架，凭借高效的内存使用和极快的训练速度，在Kaggle竞赛和工业落地场景中大放异彩。

亿只小灿灿·2025-05-24 07:47

机器学习（12）——LGBM（1）

文章目录LightGBM算法详解1.算法背景2.核心创新2.1基于直方图的决策树算法2.2单边梯度采样(GOSS)2.3互斥特征捆绑(EFB)3.算法细节3.1树生长策略3.2特征并行与数据并行3.3类别特征处理

追逐☞·2025-05-19 14:25

机器学习（11）——xgboost

列块(ColumnBlock)4.2缓存感知访问4.3外存计算5.算法细节5.1树生长策略5.2特征重要性评估5.3自定义目标函数6.关键参数详解6.1通用参数6.2提升器参数6.3学习任务参数7.与LightGBM

追逐☞·2025-05-19 14:54

Day_10_复现

#导入所需要的包importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportseabornassnsfromlightgbmimportLGBMClassifierfromxgboostimportXGBClassifierfromD11importdiscrete_features

sheyuDemo·2025-05-14 16:12

LightGBM算法原理及实例

目录LightGBM算法原理及实例详解一、LightGBM核心原理1.基础概念2.主要创新点（1）直方图算法（Histogram-based）（2）单边梯度采样（GOSS）（3）互斥特征捆绑（EFB）（

zhglhy·2025-05-08 10:18

Python训练营打卡DAY11

超参数调整专题知识点回顾网格搜索随机搜索（简单介绍，非重点实战中很少用到，可以不了解）贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长今日作业：对于信贷数据的其他模型，如LightGBM

我想睡觉261·2025-05-05 19:45

2025年深圳杯-东三省联赛D题参考论文发布！

D题第二版基本信息使用语言matlabpython文章篇幅60页3.4万字45页2.5万字问题一模型决策树、随机森林、KNN、（SVM）、逻辑回归神经网络、集成模型、XGBoost层感知器、随机森林、LightGBM

BZD数模社·2025-05-04 11:16

2025年第二十二届五一数学建模竞赛题目 2025年五一杯 C题社交媒体平台用户分析问题思路详细代码

用户对博主的交互强度（点赞数、评论数）最近活跃度（例如是否在过去1~2天有观看该博主）用户曾关注的博主类型特征用户使用平台的时间偏好（时段）模型构建：预测“用户是否会在7.21关注某博主”使用二分类模型（如LightGBM

深度学习YOLO目标检测实战项目·2025-05-03 23:59

Day11 Python打卡训练营

随机搜索（简单介绍，非重点实战中很少用到，可以不了解）3.贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）4.time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长今日作业：对于信贷数据的其他模型，如LightGBM

404.Not Found·2025-05-03 14:33

LightGBM算法核心原理与技术特性深度解析

LightGBM（LightGradientBoostingMachine）是微软团队于2017年提出的高效梯度提升框架，专为大规模数据和高维特征场景设计。

彩旗工作室·2025-05-02 07:31

超参数调整专题

知识点回顾网格搜索随机搜索（简单介绍，非重点实战中很少用到，可以不了解）贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长对于信贷数据的其他模型，如LightGBM

zx43·2025-05-01 19:16

Python打卡 DAY 11

随机搜索（简单介绍，非重点实战中很少用到，可以不了解）3.贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）4.time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长今日作业：对于信贷数据的其他模型，如LightGBM

冰轮a·2025-04-30 23:03

因子表达式完美重构 | Qlib Alpha158因子库复现（代码+数据）

2、基于lightgbm的因子筛选。3、优秀因子的单因子分析。4、deepalphagen和gplearn部分代码优化。或者可以这么说，当前主流私募基金的做法就是因子挖掘。

AI量化投资实验室·2025-04-22 08:06

PyCaret 全流程 AutoML 框架：用 10 行代码完成机器学习建模！

它内部集成了多个机器学习模型（如LightGBM、

萧鼎·2025-04-21 20:59

第37讲｜AI+农业气象建模：预测极端天气对农业的影响

三、模型选择与结构设计时间序列模型：LSTM非时序模型：XGBoost/LightGBM四、案例实战：用LSTM预测小麦产量下降风险（受极端天气影响）五、模型解释与风险感知六、拓展：极端气象早期预警系统总结推荐阅读本节关键词

Chh0715·2025-04-21 00:31

Datawhale AI春训营：高级气象预测技术

学习笔记：高级气象预测技术（基于树模型与深度学习）引言本教程在基线方案的基础上，进一步探讨了用于气象预测竞赛的更高级技术，特别侧重于基于树的模型（如LightGBM）和深度学习模型。

vyniu·2025-04-20 11:39

目前地学等新兴的、更强大的模型（仅个人观点）

一、目前地理学/农学研究中较为“新奇”和高频的模型（含Nature/Science类期刊）模型名称简要说明应用示例（来自Nature/Science类期刊）✅XGBoost/LightGBM高性能树模型

Chh0715·2025-04-15 17:42

《深度解析LightGBM与MySQL数据集成：高效机器学习的新范式》

LightGBM作为梯度提升决策树框架的杰出代表，其与关系型数据库MySQL的深度集成能力，为数据科学家提供了从原始数据到预测结果的完整解决方案。

·2025-04-09 04:23

机器学习： LightGBM模型（优化版）——高效且强大的树形模型

LightGBM（LightGradientBoostingMachine）是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的框架，由微软提出。

秀儿还能再秀·2025-04-01 21:15

Tsfresh + TA-Lib + LightGBM ：A 股市场量化投资策略实战入门

Tsfresh+TA-Lib+LightGBM：A股市场量化投资策略实战入门本项目以A股市场为研究对象，通过量化技术对市场数据进行分析，构建量化投资策略，并利用历史数据回测验证策略的有效性。

船长@Quant·2025-03-19 22:00

Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例

Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例在当今快节奏的金融市场中，自动化交易和预测模型成为了投资者和交易者的重要工具。

云策量化·2025-03-17 10:29

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

，并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

XGBoost vs LightGBM vs CatBoost：三大梯度提升框架深度解析

本文将深入解析三大主流实现框架：XGBoost、LightGBM和CatBoost，通过原理剖析、参数详解和实战对比，助你全面掌握工业级建模利器。

机器学习司猫白·2025-02-23 00:18

LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测 Matlab代码

LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测Matlab代码一、引言1.1、研究背景与意义在现代数据科学领域，多变量回归预测问题一直是一个研究热点。

前程算法屋·2025-02-17 01:09

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势LightGBM

North_D·2025-02-15 14:18

6 回归集成：xgb、lgb、cat

如何使用三个树模型模块化训练；文本特征如何做，如何挖掘；时间特征的处理；模型权重集成；importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb

汀沿河·2025-01-26 02:41

龙珠训练营机器学习task04

spm=5176.20222472.J_3678908510.8.8f5e67c2RKrT98总体思路：分别使用LightGBM，xgboost，gbdt，catboost建立多个个体学习器（加入b

a_little_pig_·2025-01-26 01:08

kaggle入门级竞赛Spaceship Titanic LIghtgbm+Optuna调参

kaggle入门级竞赛SpaceshipTitanic简介数据介绍数据集描述数据字段描述train.csv-约三分之二（~8700）乘客的个人记录，用作培训数据。test.csv-剩余三分之一（~4300）乘客的个人记录，用作测试数据。您的任务是预测Transported该集合中乘客的价值。Sample_submission.csv-格式正确的提交文件。代码分类变量optuna算法简介简介欢迎来到

机器学习司猫白·2025-01-23 20:51

[WIN7 Python3.8] FileNotFoundError-- 找不到dll的问题

文章目录一、报错二、分析1.按照找不到lib_lightgbm.dll库来分析——失败2.按照缺失依赖查找(***oroneofitsdependencies***)2.1Dependencywalker

雅各布_001·2025-01-19 04:33

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

本文主要阐述Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）的迭代路径。

好评笔记·2025-01-19 03:24

人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装

解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG

bw876720687·2024-09-13 02:06

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。

zjwreal·2024-09-12 17:13

LightGBM使用

可以参考LightGBM原生/sk接口的常用参数LightGBM使用lightGBM调参所有的参数含义，参考：http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/Parameters.html

透明的红萝卜123·2024-09-08 03:02

机器学习算法 —— LightGBM

博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取

ZShiJ·2024-09-04 18:30

机器学习——lightGBM（学习整理）

目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式（1）TrainingAPI（2）Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI

CXDNW·2024-08-30 03:40

lightGBM专题4:pyspark平台下lightgbm模型保存

之前的文章（pysparklightGBM1和pysparklightGBM2）介绍了pyspark下lightGBM算法的实现，本文将重点介绍下如何保存训练好的模型，直接上代码：frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.ml.featureimportStringIndexer

I_belong_to_jesus·2024-03-12 12:30

LightGBM高级教程：时间序列建模

LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，可以用于时间序列建模。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行时间序列建模，并提供相应的代码示例。

Echo_Wish·2024-03-02 17:36

探索LightGBM：异常值处理与鲁棒建模

在使用LightGBM进行建模时，处理异常值是非常重要的一步，以确保模型的鲁棒性和可靠性。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行异常值处理和鲁棒建模，并提供相应的代码示例。

Echo_Wish·2024-02-29 14:53

基于极限树特征递归消除和LightGBM的异常检测模型

数据样本不均衡、数据集分散性大的问题严重影响分类性能,为了解决该问题,文章提出基于极限随机树的特征递归消除（ExtraTrees-RecursiveFeatureElimination,ET-RFE）和LightGBM

宋罗世家技术屋·2024-02-27 20:33

探索LightGBM：监督式聚类与异常检测

在Python中，LightGBM提供了一些功能来执行监督式聚类和异常检测任务。本教程将详细介绍如何使用LightGBM进行监督式聚类和异常检测，并提供相应的代码示例。

Echo_Wish·2024-02-27 19:02

基于LightGBM的回归任务案例

在本文中，我们将学习先进的机器学习模型之一：Lightgbm。

python收藏家·2024-02-15 09:21

基于决策树的金融市场波动性预测与应用

基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine

OverlordDuke·2024-02-15 02:42

lightGBM集成学习算法

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。

亦旧sea·2024-02-13 14:24

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