lightgbm专题

【python 机器学习】机器学习算法之LightGBM

算法介绍： LightGBM 由微软2017年提出，主要用于解决 GDBT 在海量数据中遇到的问题，以便其可以更好更快地用于工业实践中。从 LightGBM 名字我们可以看出其是轻量级（Light）的梯度提升机（GBM），其相对 XGBoost 具有训练速度快、内存占用低的特点。实际上，XGBoost和lightGBM都属于GBDT的一种实现，旨在优化算法的性能，提升算法的训练速度，与XGBoo

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（Light Gradient Boosting Machine） LightGBM 中文文档 https://lightgbm.apachecn.org/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/366952043

回归预测|基于鹅GOOSE优化LightGBM的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出 2024年优化算法

回归预测|基于鹅GOOSE优化LightGBM的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出 2024年优化算法| 文章目录前言回归预测|基于鹅GOOSE优化LightGBM的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出 2024年优化算法GOOSE-LightGBM 一、GOOSE-LightGBM模型原理：流程：总结：二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结

机器学习——lightGBM（学习整理）

目录一、认识lightGBM 1. 简单介绍 2. 主要特点 LightGBM 的缺点 3. 模型训练方式（1）Training API （2）Scikit-learn API 二、相关函数参数 1. Training API 2. Scikit-learn API（重复只做补充） 3. lightgbm.cv 4. lightgbm.Dataset 5. Callb

对比分析：GBDT、XGBoost、CatBoost和LightGBM

对比分析：GBDT、XGBoost、CatBoost和LightGBM 梯度提升决策树（GBDT）是当前机器学习中常用的集成学习方法之一，它通过集成多个弱学习器（通常是决策树）来构建强学习器。GBDT在分类和回归任务中表现优异，并在许多机器学习竞赛中频频获胜。随着算法的发展，GBDT衍生出了多种实现，其中以XGBoost、CatBoost和LightGBM最为知名。本文将详细介绍这四种算法的特点

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。 Random Forest 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≈0.368 lim m → ∞

Mac笔记本安装LightGBM

MAC install LightGBM: brew install cmake brew install gcc --without-multilib git clone --recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM cd LightGBM mkdir build cd build cmake .. (这一步要使用root权限)

【lightgbm/xgboost/nn代码整理三】keras做二分类，多分类以及回

【lightgbm/xgboost/nn代码整理三】keras做二分类，多分类以及回归任务浏览更多内容，可访问：http://www.growai.cn 1.简介该部分是比较基础的深度网络部分，是基于keras实现的多层感知机网络(mlp)，使用nn个人感觉最大的一个好处就是目标函数自定义很方便，下面将从数据处理、网络搭建和模型训练三个部分介绍。如果只是想要阅读代码，可直接移步到尾部链接

【lightgbm, xgboost, nn代码整理一】lightgbm做二分类，多分类以及回归任务（含python源码）

lightgbm做二分类，多分类以及回归任务（含python源码）浏览更多内容，可访问：http://www.growai.cn 1. 简介内心一直想把自己前一段时间写的代码整理一下，梳理一下知识点，方便以后查看，同时也方便和大家交流。希望我的分享能帮助到一些小白用户快速前进，也希望大家看到不足之处慷慨的指出，相互学习，快速成长。我将从三个部分介绍数据挖掘类比赛中常用的一些方法，分别是l

利用pyspark评估lightgbm模型

1.打包conda虚拟环境并上传到hdfs （1）打包虚拟环境 cd /home/work/.conda/envs/light_gbm zip -r -q lgb.zip ./ 注意：这里打包的位置会影响到后面指定executor的pyspark环境。一定要到虚拟环境light_gbm这一层目录下，而不是envs这一层目录（2）把打包好的虚拟环境上传到hdfs hadoop fs

kaggle竞赛实战7——其他方案之lightgbm

本文换种方案，用wrapper+lightgbm建模+TPE调优接下来是特征筛选过程，此处先择使用Wrapper方法进行特征筛选，通过带入全部数据训练一个LightGBM模型，然后通过观察特征重要性，选取最重要的300个特征。当然，为了进一步确保挑选过程的有效性，此处我们考虑使用交叉验证的方法来进行多轮验证。实际多轮验证特征重要性的过程也较为清晰，我们只需要记录每一轮特征重要性，并在最后进行简

分类预测 | Matlab实现基于LightGBM的多特征输入多类别输出模型

分类预测 | Matlab实现基于LightGBM的多特征输入多类别输出模型目录分类预测 | Matlab实现基于LightGBM的多特征输入多类别输出模型分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍 1.Matlab实现基于LightGBM的数据分类预测模型Matlab程序多特征输入多类别输出，运行环境为Matlab2018及以上。 2.多特征输入单

【Python】 XGBoost vs LightGBM：两大梯度提升框架的对比

原谅把你带走的雨天在渐渐模糊的窗前每个人最后都要说再见原谅被你带走的永远微笑着容易过一天也许是我已经老了一点那些日子你会不会舍不得思念就像关不紧的门空气里有幸福的灰尘否则为何闭上眼睛的时候又全都想起了谁都别说让我一个人躲一躲你的承诺我竟然没怀疑过反反覆覆要不是当初深深深爱过我试着恨你却想起你的笑容 🎵 陈楚生/单

LightGBM超参数优化-贝叶斯，网格

import hyperoptfrom hyperopt import hp,fmin,tpe,Trials,partialfrom hyperopt.early_stop import no_progress_loss#参数的搜索空间LGBM_params_space={'max_depth':hp.choice('max_depth',np.arange(10,50).toli

数据挖掘之基于Lightgbm等多模型消融实验的信用欺诈检测实现

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四. 总结一项目简介一、项目背景在当前的金融环境中，信用欺诈行为日益增多，给金融机构和消费者带来了巨大的损失。为了有效地检测和预防信用欺诈，金融机构急需一种高效、准确的方法。本项目旨在利用数据挖掘技术和LightGBM等多模型进行消融实验，以实现信用欺

R语言 lightgbm 算法优化：不平衡二分类问题（附代码）

来源：大数据文摘本文约10000字，建议阅读10分钟本文以kaggle比赛的数据为例，为你讲解不平衡二分类问题的解决方法。本案例使用的数据为kaggle中“Santander Customer Satisfaction”比赛的数据。此案例为不平衡二分类问题，目标为最大化auc值（ROC曲线下方面积）。目前此比赛已经结束。竞赛题目链接为： https://www.kaggle.com/c/s

LazyProphet：使用 LightGBM 进行时间序列预测

来源：Deephub Imba本文约2800字，建议阅读5分钟LazyProphet还是一个时间序列建模的很好选择。当我们考虑时间序列的增强树时，通常会想到 M5 比赛，其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。首先需要明确的是M4 比赛的亚军 DID 使用了增强树。但是它作为一个元模型来集成其

20240326-2-LightGBM面试题

LightGBM面试题 1. 简单介绍一下LightGBM？ LightGBM是一个梯度 boosting 框架，使用基于学习算法的决策树。它可以说是分布式的，高效的。从 LightGBM 名字我们可以看出其是轻量级（Light）的梯度提升机（GBM），其相对 XGBoost 具有训练速度快、内存占用低的特点。 LightGBM 是为解决GBDT训练速度慢，内存占用大的缺点，此外还

【六（4）机器学习-回归任务-鲍鱼年龄预测xgboost、lightgbm实战】

目录文章导航一、xgboost简介二、lightgbm简介三、代码实现1、导入类库2、导入数据3、类别参数预处理4、数据集划分、模型初始化、参数优化、保存模型4、对测试集进行预测文章导航【一简明数据分析进阶路径介绍（文章导航）】一、xgboost简介 XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升决策树的优化分布式梯度提升

微软开源分布式高性能GB框架LightGBM MacOS下编译安装过程

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于决策树算法的快速的、分布式的、高性能 gradient boosting（GBDT、GBRT、GBM 或 MART）框架，可被用于排行、分类以及其他许多机器学习任务中。开源项目地址： https://github.com/Microsoft/LightGBM 开源|LightGBM：三天内收获GitHub

深入理解LightGBM

深入理解LightGBM 【机器学习】深度剖析 LightGBM vs XGBOOST 哪个更胜一筹-CSDN博客终于有人把XGBoost 和 LightGBM 讲明白了，项目中最主流的集成算法！

LightGBM：更好更快地用于工业实践集成学习算法

AI预测相关目录 AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验 EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现holt提取时序序列

XGBoost与LightGBM 数据科学家常用工具大PK——性能与结构

https://www.youtube.com/watch?v=dOwKbwQ97tI&list=RDLVWeHM2xpYQpw&index=4

mmlspark.lightgbm.LightGBMClassifier参数明

mmlspark.lightgbm.LightGBMClassifier 是一个用于二元分类和多类分类的机器学习模型，它是基于 Microsoft ML for Apache Spark (MMLSpark) 库的。这个类是为了在Spark环境中使用LightGBM实现，提供了大量的参数用于调整模型。下面是一些主要参数的详细中文描述： baggingFraction (float): Bagg

LightGBM高级教程：深度集成与迁移学习

导言深度集成和迁移学习是提高模型性能和泛化能力的重要技术。在Python中，LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，可以与其他模型进行深度集成，同时也支持迁移学习。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行深度集成与迁移学习，并提供相应的代码示例。深度集成深度集成是指将多个不同模型的预测结果结合起来，以提高模型性能和鲁棒性。在LightGBM中，可以使用其预

探索LightGBM：异常值处理与鲁棒建模

导言异常值是数据中的特殊点，可能导致模型的不准确性和不稳定性。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。加载数据首先，我们需要加载数据集并准备数据用于模型训练。以下是一个简单的示例： import lightgbm as lgbfr