这是个人在竞赛中对LGB模型进行调参的详细过程记录,主要包含下面六个步骤: 大学习率,确定估计器参数n_estimators/num_iterations/num_round/num_boost_round: 确定num_leaves和max_depth 确定min_data_in_leaf 确定bagging_fraction+bagging_freq和feature_fraction 确定L1L2正则reg_alpha和reg_lambda: 降低学习率 [这里必须说一下,lightbg的参

LightGBM的并行优化 上一篇文章介绍了LightGBM算法的特点,总结起来LightGBM采用Histogram算法进行特征选择以及采用Leaf-wise的决策树生长策略,使其在一批以树模型为基模型的boosting算法中脱颖而出.在时间和空间上都更胜一筹,准确率也比其他模型表现得更好.这些模型在处理一般规模的数据时,单机即可以解决,然而当数据规模更大时,即需要进行分布式计算,分担每台机器(worker)的压力.这篇文章介绍LightGBM的两种并行学习算法(Feature Paralle

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

看完一篇介绍文章后,第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性.日前看到微软已经公开了这一算法,而且已经发开python版本,本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后,就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习并更新在本帖下~ 哈哈 看好它是因为支持分布式.GPU运算,而且占用内存小,这几个特制已经足以让她从学界走到工业界,之前的XGboosting更多的使用场景在学术.竞赛.之前我也有写过,感觉局限挺多: R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb(预测)+

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

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

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

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

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

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

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

首先是配置文件参数.参考自https://lightgbm.apachecn.org/#/docs/6 配置参数实在是太多了,大家还是去原文档查表吧orz 参数名 可选参数 作用 config= 自填,string类型 配置文件的路径 task= train, predict, convert_model 训练:预测:转化为if-else 模型   regression, regression_l1, huber, fair, poisson, quantile, quantile_l2: bi

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

今天是周末,之前给自己定了一个小目标:每周都要写一篇博客,不管是关于什么内容的都行,关键在于总结和思考,今天我选的主题是梯度提升树的一些方法,主要从这些方法的原理以及实现过程入手讲解这个问题. 本文按照这些方法出现的先后顺序叙述. GBDT 梯度提升树实在提升树的基础上发展而来的一种使用范围更广的方法,当处理回归问题时,提升树可以看作是梯度提升树的特例(分类问题时是不是特例?). 因为提升树在构建树每一步的过程中都是去拟合上一步获得模型在训练集上的残差.后面我们将会介绍,这个残存正好是损失函数的

原创 2017-01-05 LightGBM 微软研究院AI头条 [导读]不久前微软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,在三天之内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?"问题,被评价为"速度惊人","非常有启发","支持分布式","代码清晰易懂",&quo