本文重点阐述了xgboost和lightgbm的主要参数和调参技巧,其理论部分可见集成学习,以下内容主要来自xgboost和LightGBM的官方文档. xgboost Xgboost参数主要分为三大类: General Parameters(通用参数):设置整体功能 Booster Parameters(提升参数):选择你每一步的booster(树or回归) Learning Task Parameters(学习任务参数):指导优化任务的执行 General Parameters(通用参数)

GBDT虽然是个强力的模型,但却有着一个致命的缺陷,不能用类似mini batch的方式来训练,需要对数据进行无数次的遍历.如果想要速度,就需要把数据都预加载在内存中,但这样数据就会受限于内存的大小:如果想要训练更多的数据,就要使用外存版本的决策树算法.虽然外存算法也有较多优化,SSD也在普及,但在频繁的IO下,速度还是比较慢的. 为了能让GBDT高效地用上更多的数据,我们把思路转向分布式GBDT,然后就有了LightGBM.设计的思路主要是两点, 1.  单个机器在不牺牲速度的情况下,尽可能多

一.XGBoost参数解释 XGBoost的参数一共分为三类: 通用参数:宏观函数控制. Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression).booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价.我们所说的调参,很这是大程度上都是在调整booster参数. 学习目标参数:控制训练目标的表现.我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上.比如我们要做分类还是回归,做二分类还是多分类,这都是目标参数所提供的. Note: 我下面介绍的参数都是我觉得比较重要的, 完整参数请戳

sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是: bagging 基本思想 独立的训练一些基学习器(一般倾向于强大而复杂的模型比如完全生长的决策树),然后综合他们的预测结果,通常集成模型的效果会优于基学习器,因为模型的方差有所降低. 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random

引 言 如果你是一个机器学习社区的活跃成员,你一定知道 提升机器(Boosting Machine)以及它们的能力.提升机器从AdaBoost发展到目前最流行的XGBoost.XGBoost实际上已经成为赢得在Kaggle比赛中公认的算法.这很简单,因为他极其强大.但是,如果数据量极其的大,XGBoost也需要花费很长的时间去训练. 绝大多数人可能对 Light Gradient Boosting 不熟悉,但是读完本文后你就会对他们很熟悉.一个很自然的问题将进入你的思索:为什么又会出现另一个提升

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://www.360doc.com/content/18/1015/10/60075508_794857307.shtml http://w

一.LightGBM介绍 LightGBM是一个梯度Boosting框架,使用基于决策树的学习算法.它可以说是分布式的,高效的,有以下优势: 1)更快的训练效率 2)低内存使用 3)更高的准确率 4)支持并行化学习 5)可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比,速度是非常快的 二.XGboost缺点 在讨论LightGBM时,不可避免的会提到XGboost,关于XGboost可以参考此博文 关于XGboost的不足之处主要有: 1)每次迭代训练时需要读取整个数据集,耗时耗内存: 2)使用Ba

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.imooc.com/article/43784?block_id=tuijian_wz 鄙人调参新手,最近用lightGBM有

目录 1.基本知识点简介 2.LightGBM轻量级提升学习方法 2.1 leaf-wise分裂策略 2.2 基于直方图的排序算法 2.3 支持类别特征和高效并行处理 1.基本知识点简介 在集成学习的Boosting提升算法中,有两大家族:第一是AdaBoost提升学习方法,另一种是GBDT梯度提升树. 传统的AdaBoost算法:利用前一轮迭代弱学习器的误差来更新训练集的权重,一轮轮迭代下去. 梯度提升树GBDT:也是通过迭代的算法,使用前向分布算法,但是其弱分类器限定了只能使用CART回归树

目录 1.基本知识点简介 2.梯度提升树GBDT算法 2.1 思路和原理 2.2 梯度代替残差建立CART回归树 3.XGBoost提升树算法 3.1 XGBoost原理 3.2 XGBoost中损失函数的泰勒展开 3.3 XGBoost中正则化项的选定 3.4 最终的目标损失函数及其最优解的表达形式 4.LightGBM轻量级提升学习方法 4.1 leaf-wise分裂策略 4.2 基于直方图的排序算法 4.3 支持类别特征和高效并行处理 1.基本知识点简介 在集成学习的Boosting提升算

目录 1.基本知识点介绍 2.各个算法原理 2.1 随机森林 -- RandomForest 2.2 XGBoost算法 2.3 GBDT算法(Gradient Boosting Decision Tree) 2.4 LightGBM提升学习模型 1.基本知识点介绍 RandomForest.XGBoost.GBDT和LightGBM都属于集成学习. 集成学习通过构建并结合多个分类器来完成学习任务,也称为多分类系统,集成学习的目的是通过结合多个机器学习分类器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和

这四种都是非常流行的集成学习(Ensemble Learning)方式,在本文简单总结一下它们的原理和使用方法. Random Forest(随机森林): 随机森林属于Bagging,也就是有放回抽样,多数表决或简单平均.Bagging之间的基学习器是并列生成的.RF就是以决策树为基学习器的Bagging,进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择,这会使单棵树的偏差增加,但总体而言有利于集成.RF的每个基学习器只使用了训练集中约63.2%的样本,剩下的样本可以用作袋外估计. 一般使用的是sk

gridsearchcv: https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9307344.html gridsearchcv+lightgbm cv函数调参: https://www.twblogs.net/a/5be215942b717720b51cce01/zh-cn 使用gridsearchcv调参时,某一轮下已经确定的参数(比如步长为1时已经确定max_depth),之后就不用调了. 为了节省时间,每次选择的参数搜索范围不要太大(不是指步长) .建议多调几轮,但每轮搜索每

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 1.选择最简单模型 如果不能满足: 增加参数,增加R**2 判断是否overfittiing 调整R方,BIC,AIC(选择较小BIC或AIC值)

尊重原创 来源: https://blog.csdn.net/a790209714/article/details/78086867   XGBoost的四大改进: ①改进残差函数 不用Gini作为残差,用二阶泰勒展开+树的复杂度(正则项) 带来如下好处: 1.可以控制树的复杂度 2.带有关于梯度的更多信息,获得了二阶导数 3.可以用线性分类器   ②采用预排序 因为每一次迭代中,都要生成一个决策树,而这个决策树是残差的决策树,所以传统的不能并行 但是陈天奇注意到,每次建立决策树,在分裂节点的时

xgboost的出现,让数据民工们告别了传统的机器学习算法们:RF.GBM.SVM.LASSO.........现在,微软推出了一个新的boosting框架,想要挑战xgboost的江湖地位.笔者尝试了一下,下面请看来自第一线的报告. 包含以下几个部分: 一. 基本介绍 二.  XGBOOST原理及缺点 三. LightGBM的优化 四. 建模过程(python) 五. 调参 一. 基本介绍 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

1.简介 lightGBM包含两个关键点:light即轻量级,GBM 梯度提升机 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,有以下优势: 更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可处理大规模数据 与常用的机器学习算法进行比较:速度飞起 LightGBM 垂直地生长树,即 leaf-wise,它会选择最大 delta loss 的叶子来增长. 而以往其它基于树的算法是水平地生长,即 level-wise 当生长相同

基础概念 LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员,它和xgboost一样是对GBDT的高效实现,很多方面会比xgboost表现的更为优秀.原理上它和GBDT及xgboot类似,都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值,去拟合新的决策树. LightGBM的优化点 1.采用直方图算法 2.树的生长策略优化 3.相对于xgboost和GBDT,LightGBM提出了两个新方法,使得LightGBM的效率要显著要高于GBDT和xgboost.这两种新方法是:Gradient-b

LightGBM算法总结 2018年08月21日 18:39:47 Ghost_Hzp 阅读数:2360 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/weixin_39807102/article/details/81912566 1 LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比 1.2 LightGBM 的动机 1.3 Xgboost 原理 1.4 LightGBM 优化 1.4.1 Histogram 算法 1.4.2

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. LightGBM算法在模型的训练速度和内存方面都有相应的优化. 基于树模型的boosting算法,很多算法比如(xgboost 的默认设置)都是用预排序(pre-sorting)算法进行特征的选择和分裂. 首先,对所有特征按数值进行预排序. 其次,在每次的样本分割时,用O(# data)的代价找到每个特征的最优分割

LightGBM是微软旗下DMTK推出的Gradient Boosting框架,因为其快速高效,以后或许会成为数据挖掘竞赛中的又一个大杀器.地址:https://github.com/Microsoft/LightGBM . 该项目刚开源就被受到热捧:三天之内GitHub上被star了1000+次,fork了200+次:知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM?”. 接下来简单介绍下这个号称“性能超越其他boosting”的学习模型及其编译和安装方法,以及开启python的ligh