lightgbm 第14页

python大数据分析入门实例-Python大数据分析与机器学习商业案例实战

全书共16章，讲解了线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、K近邻算法模型、随机森林模型、AdaBoost与GBDT模型、XGBoost与LightGBM模型、PCA（主成分分析）模型、

weixin_37988176·2020-10-29 22:01

《LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree》论文笔记

1简介本文根据2017年microsoft研究所等人写的论文《LightGBM:AHighlyEfficientGradientBoostingDecisionTree》翻译总结。

zephyr_wang·2020-10-23 15:58

面试题汇总2（吐血整理）

·树模型系列论文深入理解，gbdt，xgboost，lightgbm；·深度学习基础：过拟合解决方法，dropou

一种tang两种味·2020-10-18 20:32

天池-贷款违约挑战赛（四）-建模与调参

目录学习目标学习内容1.逻辑回归2.决策树模型3.集成模型3.1GBDT模型3.2XGBoost模型3.3LightGBM模型3.4Catboost模型4.模型对比4.1逻辑回归4.2决策树模型4.3集成模型

温酒煮青梅·2020-09-24 21:38

macOS 安装lightGBM的一些bug解决

按照官网上的教程安装lightGBM一直出错然而cmake的时候总是报错，按照网上的blog来改成cmake-D也还是报错把等号后面用绝对路径也还是报错，开始以为是gcc的版本问题，用gcc-v命令查了下版本发现是

xy_cser·2020-09-17 14:52

mac安装lightgbm踩坑心得，亲测有效！！

最近用mac安装lightgbm，根据官网给的例子一步一步跟着安装，发现坑还是挺多的，下面一一讲解：1.首先安装cmake和gccbrewinstallcmakebrewinstallgcc--without-multilib2

BlackZero13·2020-09-17 13:05

（原创）lightgbm 一些错误情况处理

1、做多分类问题时候（mutticlass），如果遇到lightgbm.basic.LightGBMError:b'Numberofclassesshouldbespecifiedandgreaterthan1formulticlasstraining

weixin_30684743·2020-09-17 13:48

在服务器上安装lightgbm遇到的坑

问题背景：一个分类问题，代码中用到了lightgbm，python接口。由于数据集太大了，所以想放在服务器上跑。

pkwcxy·2020-09-17 12:18

论为啥我的lightgbm一直报错

就是这个原因，删掉之前叫lightgbm的文件就行。

CristinaM·2020-09-17 10:29

Lightgbm模型两种保存方式

一、原生形式使用lightgbm(importlightgbmaslgb)#模型训练gbm=lgb.train(params,lgb_train,num_boost_round=20,valid_sets

yessica_Chen·2020-09-16 23:49

机器学习平台系列（八） - 模型在线预测服务之模型转换PMML

1.2命令方式（尚未测试）1.3jpmml-sparkml（测试通过）1.4问题思考1.5PMML文件结构（针对LR）2.Sklearn2.1sklearn2pmml2.2jpmml-sklearn3.LightGBM

窝窝和牛牛·2020-09-16 22:45

python|LightGBM模型

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonFriJun1216:20:172020@author:weiping"""importxgboostasxgbimportlightgbmaslgbfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimport

cutwind·2020-09-16 22:15

mac Mojave (10.14) python3 安装lightgbm

今天成功安装了lightgbm，这里分享一下安装的经历首先安装：brewinstallcmakebrewinstalllibomp然后获取lightgbm源代码：gitclone--recursivehttps

农民小飞侠·2020-09-16 19:12

Random Forest & GBDT & XGBOOST & LightGBM面试问题整理

一.知识点二.特征重要性评估基于树的集成算法有一个很好的特性，就是模型训练结束后可以输出模型所使用的特征的相对重要性，便于理解哪些因素是对预测有关键影响，有效筛选特征。RandomForest袋外数据错误率评估由于RF采用bootstrapping有放回采样,一个样本不被采样到的概率为limm→∞(1−1m)m=1e≈0.368limm→∞(1−1m)m=1e≈0.368因此约有1313样本可用于

Excelsior_kereo·2020-09-16 19:37

pip install lightgbm 失败原因

需先安装VCruntimehttps://download.csdn.net/download/qq_34775468/10517441安装完回到cmdpipinstalllightgbm

294424296·2020-09-16 18:19

文本分类模型第三弹：BoW(Bag of Words) + TF-IDF + LightGBM

一、前言本文是文本分类模型的第三弹，利用词袋模型（BoW），词频逆文档频率（TF-IDF）与LightGBM模型进行文本分类。

zjrn·2020-09-16 05:15

Datawhale 数据挖掘新手入门笔记 -Task4 建模调参

文章目录一、前言二、学习目标三、学习过程1.相关原理介绍与推荐（1）线性回归(2)决策树(DecisionTree)（3）GBDT模型(4)XGBoost模型(5)LightGBM模型2.读取数据3.线性回归

DreamStar_w·2020-09-15 21:58

一文读懂决策树（ID3，C4.5，CART），随机森林，GBDT，AdaBoost,XGboost,lightGBM,CatGBM

信息熵经验信息熵条件熵信息增益1ID3ID3算法使用信息增益指标实现根节点或中间节点的字段选择，那个属性的信息增益大，选择那个属性作为分隔的节点，但是该指标存在一个非常明显的缺点，即信息增益会偏向于取值较多的字段。2C4.5算法信息增益率，C4.5使用HA参考就是在信息增益的基础上进行相应的惩罚。其中，HA为事件A的信息熵。事件A的取值越多，GainA(D)可能越大，但同时HA也会越大，这样以商的

浪里个郎aa·2020-09-15 20:24

anaconda3升级sklearn0.22版本问题

文章目录1.python3.6sklearn版本2.关于0.22版本3.sklearn升级至0.22遇到的问题（0.19-0.21-0.22怀疑需要）4.安装xgboost和lightgbm1.python3.6sklearn

十八就是糖糖·2020-09-15 11:12

梯度提升树GBDT的理论学习与细节补充

1.写在前面今天是梯度提升树GBDT的理论学习和细节补充，之前整理过XGBOOST和Lightgbm，在那里面提到了GBDT，但是只是简单的一过，并没有关注太多GBDT的细节，所以这次借着整理推荐系统里面的

Miracle8070·2020-09-14 21:26

白话机器学习算法理论+实战番外篇之LightGBM

1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则,PageRank等我前面已经尝试用最白话的语言完成了一个白话机器学习算法理论+实战系列，这个系列已经基本包含了上面这些算法的原理和基本使用

Miracle8070·2020-09-14 21:53

最终任务：网格搜索法对3个模型进行调优

模型最优参数F-1LogisticRegressionC=4.0max_iter:1000.6600SVMC=0.7kernel:linear0.6222LightGBMlearning_rate:0.50.6336AdaBoostlearning_ra

Dxy17·2020-09-14 14:39

fatal error LNK1112: module machine type 'x64' conflicts with target machine type 'X86&#...

错误现场：操作系统：WIndows7x64编译的项目：LightGBM（LightGradientBoostingMachine）参考：微软开源分布式高性能GB框架LightGBM安装使用有小伙伴遇到问题

weixin_34346099·2020-09-14 11:00

xgboost和lightgbm算法总结（从决策树到xgboost）

目录一、背景知识合集1、决策树1.1ID3.01.1.1思想1.1.2划分标准1.1.3优缺点1.2C4.51.2.1思想1.2.2划分标准1.2.3优缺点1.3CART1.3.1思想1.3.2划分标准1.3.3优缺点1.4其他和总结2、模型的方差和偏差3、目标函数、损失函数（成本函数）和正则项3.1损失函数3.2正则项4、集成模型4.1集成学习模型框架4.2bagging和boosting框架4

abc200941410128·2020-09-14 08:23

（三）提升树模型：Lightgbm原理深入探究

本篇博客主要讲解轻量级的提升树模型-LightGBM。LightGBM的资料网上很多，但是讲解得都很浅，大部分都是从官方文档摘抄过来的，没有深究。

anshuai_aw1·2020-09-14 00:10

【推荐收藏】送你一份Python算法工程师的打怪升级路线图

在这一年里，我从头开始学习了很多东西，包括：sklearn机器学习，mapreduce和hive，linux基本使用，git和github，xgboost和lightgbm，深度学习课程，tensorflow

Pysamlam·2020-09-13 18:18

lgbm回归参数解释

version：python3.6环境：anaconda/JupyterLab0.27.0操作系统：Windows10最近LightGBM模型运用比较多，打算整理一下各种参数：fromlightgbm.sklearnimportLGBMRegressorlgb_model

zpr_pandas·2020-09-13 17:25

使用Xgboost和lightgbm实现对贷款用户逾期预测

一、背景及目标根据提供的金融数据，分别使用xgboost和lightgbm两种算法预测贷款用户是否会逾期。二、任务分析导入数据后，首先，由于数据中存在缺失值，因此需要对缺失值数据进行预处理。

大范先生·2020-09-13 17:32

PyPackage00---install02_MAC安装xgboost

有了lightgbm的安装经验，xgboost是方便了不少。直接上步骤吧。

维格堂406小队·2020-09-13 06:33

PyPackage00---install01_Mac安装lightgbm

安装lightgbm需要编译，mac的某些命令行指令又不是很熟，所以坑有点多。

维格堂406小队·2020-09-13 06:33

机器学习时代的三大神器:GBDT,XGBOOST和LightGBM

来源：https://blog.csdn.net/bbbeoy/article/details/79590981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

小丁丁_ddxdd·2020-09-13 05:34

python no module named numpy.distutils.core

有小伙伴在按照微软开源分布式高性能GB框架LightGBM安装使用——Python操作时，遇到错误：nomodulenamednumpy.distutils.core完整错误信息：File"C:\soft

weixin_34185364·2020-09-12 21:10

LightGBM分箱算法

目录等距分箱与等频分箱LightGBM分箱算法实现代码GreedyFindBinFindBinWithZeroAsOneBinGetBinsGetCodes等距分箱与等频分箱在深度学习中，通常需要对连续特征进行离散化处理

yftadyz·2020-09-12 21:45

天池大赛——二手车交易价格预测方案分享（二）

Luna2137·2020-09-12 21:20

lightgbm处理类别特征

lightGBM的categorical_feature(类别特征)使用http://www.luyixian.cn/news_show_253681.aspxlightGBM比XGBoost的1个改进之处在于对类别特征的处理

我是女孩·2020-09-12 20:04

LightGBM介绍及参数调优

1、LightGBM简介LightGBM是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。

weixin_42774642·2020-09-11 23:06

Lightgbm算法

Lightgbm算法一.发展过程----whyLightgbmC3.0(信息增益，信息增益率)−>CART(Gini)−>提升树(AdaBoost)C3.0(信息增益，信息增益率)->

Daisy和她的单程车票·2020-09-11 22:01

Xgboost与Lightgbm参数对比

最近在使用Xgboost与Lightgbm模型来训练数据，众所周知，lightgbm是2016年末微软开源的工具，具体相关信息可以参考一下链接：Lightgbm:https://github.com/Microsoft

OraYang·2020-09-11 22:39

GBDT、XGboost、lightGBM 之feature_importances_ 的计算方法

在用sklearn的时候经常用到feature_importances_来做特征筛选，那这个属性到底是啥呢。分析gbdt的源码发现来源于每个base_estimator的决策树的feature_importances_由此发现计算逻辑来源于cython文件，这个文件可以在其github上查看源代码而在DecisionTreeRegressor和DecisionTreeClassifier的对fea

scott_zy1·2020-09-11 22:46

Lightgbm原理、参数详解及python实例

LightGBMLightGBM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。

qq_24591139·2020-09-11 22:22

lightGBM参数介绍

parameters含义用法max_depth树的最大深度当模型过拟合时，可以考虑降低min_data_in_leaf叶子可能具有的最小记录树默认20，过拟合时用feature_fraction例如为0.8时，表示每次迭代中随机选择80%的参数来建树boosting为randomforest时使用bagging_fraction每次迭代时用的数据比例用于加快训练速度和减小过拟合early_stop

冥更·2020-09-11 22:51

集成模型筛选特征shap

训练完整的集成模型（xgboost、LightGBM、CatBoost）可以参考这篇博客的流程首先数值型不变，因为不需要做标准化处理，然后文本型转为woe编码；计算IV，将大于0.5（举例）的变量抽出去做加分规则

jin_tmac·2020-09-11 21:03

lightgbm参数说明

关于lightgbmparams的说明#配置目标是用于训练task=train#训练方式boosting_type=gbdt#目标二分类objective=binary#损失函数metric=binary_logloss

黑白python·2020-09-11 21:47

lightGBM参数说明

LightGBM参数调优下面几张表为重要参数的含义和如何应用接下来是调参下表对应了FasterSpread，betteraccuracy，over-fitting三种目的时，可以调整的参数参考文献：https

lucky0han·2020-09-11 21:57

LightGBM的参数详解以及如何调优

lightGBM可以用来解决大多数表格数据问题的算法。有很多很棒的功能，并且在kaggle这种该数据比赛中会经常使用。

deephub·2020-09-11 20:41

梯度提升机（Gradient Boosting Machine）之 LightGBM

所以微软亚洲研究院提出了LightGBM，其设计理念是：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的时候,通信的代价尽可能地低,并

FlameAlpha·2020-09-10 23:09

CentOS7.X安装英伟达显卡采坑之路

1、系统信息操作系统版本：CentOS7.X显卡版本：英伟达TeslaP100其他软件包安装信息：CUDA9.0CUDNN7.4.2.24lightgbm2.2.XBoost1.61CMake3.12特别说明

aaso23250·2020-09-10 12:31

以XGBoost为代表的集成算法体现的哲学思想与数学技巧

为什么lightGBM可以忽略梯度小的样本？哲学思想二：矛盾在一定条件下是可以相互转化的。为什么随机森林比单一决策树更好？为什么要用弱学习器？

ypfzhao·2020-08-26 15:18

Home Credit Default Risk 违约风险预测，kaggle比赛，初级篇，LB 0.749

HomeCreditDefaultRisk结论背景知识数据集数据分析平衡度数据缺失数据类型离群值填充缺失值建模LogisticRegressionLightGBMFeatureimportance附录：

Li Kang·2020-08-26 14:55

xgboost 之 eval_metric参数的应用以及构造损失函数的变化情况图

在训练的时候很多人想查看训练集和验证集的训练情况，但不知道如何打印出来或者形成图现在我教教大家，查看了xgboost的api确实有一个eval_metric参数可以输出训练情况1.首先在params中设定eval_metric,记住这个属性和lightgbm

回忆19930207·2020-08-26 13:01

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