效率和内存上的提升 1) 在训练决策树计算切分点的增益时,xgboost采用预排序,即需要对每个样本的切分位置都要计算一遍,所以时间复杂度是O(#data). 而LightGBM则是将样本离散化为直方图,直方图算法的基本思想是先把连续的浮点特征值离散化成k个整数,同时构造一个宽度为k的直方图.在遍历数据的时候,根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量,当遍历一次数据后,直方图累积了需要的统计量,然后根据直方图的离散值,遍历寻找最优的分割点) Histogram 算法的优缺点: Histogr…

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…

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…

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,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 已有的xgboost等模型存在一些缺点,如: 每轮迭代时,都需要遍历整个训练数据多次.如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小:如果不装进内存,反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间. 预排序方法(pre-sorted):首先,空间消耗…

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.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 2.XGboost的缺点 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)每轮迭代时,都需要遍历整个训练数据多次.如果把整个训练数据…

俄罗斯搜索巨头 Yandex 昨日宣布开源 CatBoost ,这是一种支持类别特征,基于梯度提升决策树的机器学习方法. CatBoost 是由 Yandex 的研究人员和工程师开发的,是 MatrixNet 算法的继承者,在公司内部广泛使用,用于排列任务.预测和提出建议.Yandex 称其是通用的,可应用于广泛的领域和各种各样的问题. 笔者相关文章: R+工业级GBDT︱微软开源 的LightGBM(R包已经开放) R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb(预测)+xgbo…

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…

转载地址:https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/79015803 RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习(Ensemble Learning),集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性. 根据基本学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致分为两大类:即基本学习器之间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,以及基本学习器间不存在强依赖关系.可同时生成的并行化方法:前者的代表就…

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…