Lightgbm 第8页

LightGBM（lgb）详解

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

越前浩波·2022-12-22 22:25

集成学习——LightGBM原理理解

LightGBM（LightGradientBoostingMachine）是梯度提升框架下的适用于大规模数据的又一boosting学习框架，它由微软亚洲研究院分布式机器学习工具包（DMTK）团队以及北大的一个学者在

学吧学吧终成学霸·2022-12-22 22:25

lightgbm原理_LightGBM算法原理小结

提升树是利用加法模型和前向分布算法实现学习的优化过程，它有一些高效的实现，如GBDT，XGBoost和pGBRT，其中GBDT是通过损失函数的负梯度拟合残差，XGBoost则是利用损失函数的二阶导展开式拟合残差。但是，当面对大量数据集和高维特征时，其扩展性和效率很难令人满意，最主要的原因是对于每一个特征，它们需要扫描所有的样本数据来获得最优切分点，这个过程是非常耗时的。本文介绍基于GBDT的另一种

清宵月明·2022-12-22 22:24

机器学习模型——LightGBM

LightGBM（LightGradientBoostingMachine）是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点

行者无疆_ty·2022-12-22 22:53

lightGBM算法

lightGBM微软出品优点：对xgboost进行了优化训练速度非常快内存消耗非常低准确率非常高并发和支持GPU加速能直接处理缺失值能处理庞大体量的数据fit参数eval_set:在模型每次迭代时查看进行验证的分数

荼靡，·2022-12-22 22:53

LightGBM的基本原理以及使用

LightGBM的基本原理以及使用LightGBM的基本原理LightGBM是一款常用的GBDT工具包，由微软亚研院开发，速度比XGBoost快，精度稍低。

simonchen198774·2022-12-22 22:22

LightGBM原理简介

1.LightGBM简介LightGradientBoostingMachine是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有以下优点：1.更快的训练速度；2.更低的内存消耗；3.更好的准确率

MusicDancing·2022-12-22 22:22

关于决策树、随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM的那些事

决策树在我们日常生活中，往往是需要根据各种因素来决定我们最后的选择。比如要去打篮球，就要看今天是什么天气、温度、湿度等因素。如下图所示，就是一棵典型的决策树。当一个问题：我们要不要打球产生在我们脑海中时，就会有某些因素，类似温度，湿度，最后来让我们决定结果是去打球还是不去打球。一棵决策树是由两个部分构成的：构造和剪枝。构造所谓的构造就是怎么生成一棵决策树。在这个过程中，会存在三种节点。1.根节点，

Hogan180·2022-12-22 07:18

树模型：决策树、随机森林（RF）、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM和CatBoost算法区别及联系

一、算法提出时间1966年，决策树算法起源于E.B.Hunt等人提出。1979年，Quinlan（罗斯.昆兰）提出了ID3算法，掀起了决策树研究的高潮，让决策树成为机器学习主流算法。1993年，Quinlan（罗斯.昆兰）提出了C4.5算法。1995年，Freund等人提出AdaBoost算法。1999年，Friedman在其论文中最早提出GBDT。2001年，Breiman提出随机森林算法。20

渣渣zheng·2022-12-22 07:11

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

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78·2022-12-22 07:03

Datawhale时间序列挖掘学习资金流入流出预测（四）之特征工程

特征构建（1）离散型特征（特征编码）可用于设计规则易于拟合模型，比如xgboost，lightgbm，catboost都以决策树为基模型便于理解便于做特征组

Sunburst.·2022-12-22 00:59

python报错：Cannot unpack file xxx

原来的安装包的代码：pipinstalllightgbm-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/报错：Cannotunpackfilexxx改成：pipinstall-ihttps

紫苏Sun·2022-12-21 16:06

线下商店销量预测挑战赛-基于LightGBM的回归预测Baseline

线下商店销量预测挑战赛-基于LightGBM的回归预测Baseline赛题介绍：本赛题来源于2021iFLYTEKA.I.开发者大赛-线下商店销量预测挑战赛，赛题链接：2022iFLYTEKA.I.开发者大赛

数学是算法的灵魂·2022-12-21 12:24

python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)

逻辑回归评分卡/catboost/xgboost/lightgbm/等模型用python一次全部搞定！增加数据分析和数据可视化实战，由易到难，带你从菜鸟轻松晋级kaggle级建模高手。

python机器学习建模·2022-12-21 08:37

北京内推 | 微软亚洲研究院机器学习组招聘强化学习方向研究型实习生

在过去的十几年间，发表了大量被高度引用的论文（例如，梯度提升决策树LightGBM,对偶学习DualLearning,预训练模型MASS,快速语音合成FastSpeech,达到人类水平的机器翻译

PaperWeekly·2022-12-20 14:37

简单例子说明XGBoost中树模型的构建过程

回归问题2.求一阶导数和二阶导数3.构建树4.剪枝5.计算输出值6.新的预测值7.继续构建下一棵树这里不再介绍XGBoost的原理及推导过程，推荐一些资料：【机器学习】决策树（下）——XGBoost、LightGBM

热爱生活的菇凉·2022-12-20 11:04

时间序列数据的特征工程总结

当下时间序列预测的方法主要有三种吧，第一个是传统的时间序列预测方法，典型代表有ARIMA和指数平滑法；第二个是基于机器学习的方法，目前用的最多的是lightgbm和xgboost，在很多时序预测比赛前几名的方案都可以看到这两种方法

there2belief·2022-12-18 16:35

2022讯飞——糖尿病遗传风险检测挑战赛解决方案

目录：0.赛事背景1.读取数据2.数据探索及预处理2.1缺失值2.2分析字段类型2.3计算字段相关性3.特征工程3.1特征构造4.模型训练4.1LightGBM(0.96206)4.2随机森林（0.96324

Kevin Davis·2022-12-17 12:03

【ML】基于LSTM的心脏病预测研究(附代码和数据集，系列2)

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

机器不学习我学习·2022-12-16 16:01

【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码,lightgbm模型)

Hello，大家好，我是augustqi。今天手把手带大家做一个机器学习实战项目：基于机器学习的心脏病预测研究。多的不说，少的不唠，下面开始今天的教程。以下内容，完全是我根据参考资料和个人理解撰写出来的，不存在滥用原创的问题。1.项目介绍这是一个基于机器学习的二分类任务，根据给定“患者”的某些属性信息，预测是否患有心脏病。本项目使用的数据来源于UCI机器学习库。UCI机器学习库中，一共

机器不学习我学习·2022-12-16 16:00

【ML】基于LSTM的心脏病预测研究(附代码和数据集，系列1)

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)本次实战的项目是：基于LSTM的心脏病预测研究

机器不学习我学习·2022-12-16 16:58

lightgb原理_深入理解LightGBM

本文主要内容概览：1.LightGBM简介GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型

Rome Cao·2022-12-16 15:31

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

Imagination官方博客·2022-12-16 06:10

lightGBM实战

文章目录一、使用LGBMClassifier对iris进行训练1.1使用lgb.LGBMClassifier1.1.2使用pickle进行保存模型，然后加载预测1.1.3使用txt和json保存模型并加载1.2使用原生的API进行模型训练和预测1.2.2使用txt/json格式保存模型1.2.3使用pickle进行保存模型三、任务3分类、回归和排序任务3.1使用make_classificatio

神洛华·2022-12-16 00:16

Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践

多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用、BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用、支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM

xiao5kou4chang6kai4·2022-12-15 10:33

lightgbm回归模型使用方法（lgbm.LGBMRegressor）

lgbm.LGBMRegressor使用方法1.安装包：pipinstalllightgbm2.整理好你的输数据就拿我最近打的kaggleMLB来说数据整理成pandas格式的数据，如下图所示：（对kaggle

CAIC00513·2022-12-15 08:18

【机器学习】机器学习模型解释神器：Shapash

Shapash适用于大多数sklearn、lightgbm、xgboost、catboost模型

风度78·2022-12-15 05:25

评分卡模型构建(含泪总结精华!!)

五评分卡模型构建学习目标掌握KS值的计算方法知道评分映射方法知道XGBoost和LightGBM基本原理掌握使用lightGBM进行特征筛选的方法应用toad构建评分卡模型1模型构建流程1.1实验设计新的模型能上线一定要比原有方案有提升

莽撞少年·2022-12-14 16:05

支持向量机算法模型

我们准备介绍一系列经典机器学习算法模型，主要包括逻辑回归，支持向量机，决策树，因子分析，主成分分析，K-Means聚类，多元线性回归，时间序列，关联规则，朴素贝叶斯，隐式马尔可夫，协同过滤，随机森林，XGBoost，LightGBM

帅帅de三叔·2022-12-13 06:57

通俗理解决策树

我们准备介绍一系列经典机器学习算法模型，主要包括逻辑回归，支持向量机，决策树，因子分析，主成分分析，K-Means聚类，多元线性回归，时间序列，关联规则，朴素贝叶斯，隐式马尔可夫，协同过滤，随机森林，XGBoost，LightGBM

帅帅de三叔·2022-12-13 06:48

机器学习--XGBoost与LightGBM对比及应用

机器学习–XGBoost与LightGBM对比及应用本文使用XGBoost与LightGBM对fashion_mnist数据进行分类预测。

想成为风筝·2022-12-10 16:03

ubuntu离线安装lightgbm，报错OSError: /home/feng/anaconda3/envs/py36/bin/../lib/libgomp.so.1: version `GOMP_

Window下用Anaconda安装lightgbm很简单，直接用condainstalllightgbm就可以了实验室的Linux服务器不能联网，这可就废劲了/home/feng/anaconda3/

Mr.XFeng·2022-12-10 09:37

2023 LIGHTGBM 深度学习方法使用简易教程入坑向

一、需求背景及问题项目要求使用LIGHTGBM进行本地数据的回归处理预测并要求做出FactorsImportance的可视化处理二、使用详情1.LIGHTGBM框架使用目的使用LIGHTGBM处理factors

LongerTaki·2022-12-09 22:18

数据挖掘机器学习[六]---项目实战金融风控之贷款违约预测

数据探索性分析｝数据挖掘机器学习---汽车交易价格预测详细版本[三]｛特征工程、交叉检验、绘制学习率曲线与验证曲线｝数据挖掘机器学习---汽车交易价格预测详细版本[四]｛嵌入式特征选择（XGBoots,LightGBM

汀、·2022-12-09 15:52

Task4 建模调参

Task4建模调参建模与调参1学习目标2内容介绍2相关原理介绍与推荐2.1线性回归模型2.2决策树模型2.3GBDT模型2.4XGBoost模型2.5LightGBM模型2.6教材推荐3代码示例3.1读取数据

ClFH·2022-12-09 12:10

lightgbm 数据不平衡_一文教你如何处理不平衡数据集（附代码）

作者|WillBadr译者|张玲编辑|吴金迪出品|数据派THU(ID：DatapiTHU)本文用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法，包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。分类是机器学习最常见的问题之一，处理它的最佳方法是从分析和探索数据集开始，即从探索式数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)开始。除了生成尽可能多的数

weixin_39549936·2022-12-09 12:07

风控模型师面试准备--技术篇

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56175215一.算法逻辑回归决策树集成学习（随机森林，Adaboost，GBDT，XGBOOST，LightGbm）二.特征工程三.模型评估与优化一

大山6688·2022-12-08 10:52

lightgbm原理_LightGBM算法初探

LightGradientBoostingMachine(LightGBM)是一个由微软亚洲研究院分布式机器学习工具包（DMTK）团队开源的基于决策树算法的分布式梯度提升（GradientBoostingDecisionTree

储闻道·2022-12-05 18:34

lightgbm 原理解析

任务内容：LightGBM算法梳理LightGBMLightGBM的起源gbdt是受欢迎的机器学习算法，当特征维度很高或数据量很大时，有效性和可拓展性没法满足。

weixin_40413183·2022-12-05 18:33

lightgbm java_开源|LightGBM基本原理，以及调用形式

久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM？”

Camellia Yang·2022-12-05 18:03

XGBoost和LightGBM的比较

目录1.XGBoostsgboost中树节点分裂时所采用的公式：xgboost的分裂步骤：xgboost总结LightGBM：基于决策树算法的分布式梯度提升框架LightGBM在模型的训练速度和内存方面的优化

fly_Xiaoma·2022-12-05 18:03

LightGBM的算法介绍

LightGBM算法的特别之处自从微软推出了LightGBM，其在工业界表现的越来越好，很多比赛的Top选手也掏出LightGBM上分。所以，本文介绍下LightGBM的特别之处。

weixin_30758821·2022-12-05 18:03

python机器学习案例系列教程——LightGBM算法

安装pipinstalllightgbm11gitup网址：https://github.com/Microsoft/LightGBM中文教程http://lightgbm.apachecn.org/cn

qq_45065506·2022-12-05 18:33

LightGBM——提升机器算法（图解+理论+安装方法+python代码）

原文地址：https://blog.csdn.net/huacha__/article/details/81057150前言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。

stay_foolish12·2022-12-05 18:33

lightGBM算法梳理

首先，GBDT是一个非常流行的机器学习算法，另外基于GBDT实现的XGBoost也被广泛使用。但是当面对高纬度和大数据量时，其效率和可扩展性很难满足要求。主要的原因是对于每个特征，我们需要浏览所有的数据去计算每个可能分裂点的信息增益，真是非常耗时的。基于此，提出了两大技术：Gradient-basedOne-SideSampling(GOSS)andExclusiveFeatureBundling

futurewq·2022-12-05 18:33

LightGBM算法