1. 参数速查 使用num_leaves,因为LightGBM使用的是leaf-wise的算法,因此在调节树的复杂程度时,使用的是num_leaves而不是max_depth. 大致换算关系:num_leaves = 2^(max_depth).它的值的设置应该小于2^(max_depth),否则可能会导致过拟合. 对于非平衡数据集:可以param['is_unbalance']='true’ Bagging参数:bagging_fraction+bagging_freq(必须同时设置).fea

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

总的认识: LightGBM  > XGBOOST  > GBDT 都是调参数比较麻烦. GBDT分类的最佳调参数的讲解: Gradient Boosting Machine(GBM)调参方法详解 其次 scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结 LightGBM学习资料: LightGBM——提升机器算法(图解+理论+安装方法+python代码) 比xgboost强大的LightGBM:调参指南(带贝叶斯优化代码) LightGBM 调参方法(具体操作)

#  XGBoost和LightGBM部分参数对比表: lightgbm.sklearn参数介绍(官网)

本文链接:https://blog.csdn.net/linxid/article/details/80785131XGBoost一.API详解xgboost.XGBClassifier1.1 参数1.1.1 通用参数:booster=‘gbtree’ 使用的提升数的种类 gbtree, gblinear or dartsilent=True: 训练过程中是否打印日志n_jobs=1: 并行运行的多线程数1.1.2 提升树参数learning_rate=0.1: 训练的学习率,和梯度下降差不多m

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

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

lightgbm使用leaf_wise tree生长策略,leaf_wise_tree的优点是收敛速度快,缺点是容易过拟合. # lightgbm关键参数 # lightgbm调参方法cv 代码github地址 # -*- coding: utf-8 -*- """ # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # github:http://github.com/w

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

今天给大家介绍提升方法(Boosting), 提升算法是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法. 面对的问题是迈可·肯斯(Michael Kearns)提出的:一组"弱学习者"的集合能否生成一个"强学习者"? 弱学习者一般是指一个分类器,它的结果只比随机分类好一点点.强学习者指分类器的结果非常接近真值. 大多数提升算法包括由迭代使用弱学习分类器组成,并将其结果加入一个最终的成强学习分类器.加入的过程中,通常根据它们的分类准确率给予不同的权重.加和弱学习者之后

大家好,在100天搞定机器学习|Day63 彻底掌握 LightGBM一文中,我介绍了LightGBM 的模型原理和一个极简实例.最近我发现Huggingface与Streamlit好像更配,所以就开发了一个简易的 LightGBM 可视化调参的小工具,旨在让大家可以更深入地理解 LightGBM. 网址: https://huggingface.co/spaces/beihai/LightGBM-parameter-tuning 我只随便放了几个参数,调整这些参数可以实时看到模型评估指标的变化

写在前面: LightGBM 用了很久了,但是一直没有对其进行总结,本文从 LightGBM 的使用.原理及参数调优三个方面进行简要梳理. 目录 开箱即用 quickstart sklearn 接口 增量学习 原理 回顾Xgboost LightGBM 直方图算法 Leaf-wise 生长 类别型特征支持 并行支持 不均衡数据处理 参数调优 参数说明 核心参数 超参 调优 自动调参 特征重要性 references 开箱即用 quickstart 使用 LightGBM 官方接口,核心步骤 定义

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221664.html 参考网址: https://github.com/torch/nn/issues/873 http://stackoverflow.com/questions/37459812/finetune-a-torch-model https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md https://github.com/torch

用于模型的训练 1.说明: lightgbm.train(params, train_set, num_boost_round=100, valid_sets=None, valid_names=None, fobj=None, feval=None, init_model=None, feature_name='auto', categorical_feature='auto', early_stopping_rounds=None, evals_result=None, verbose_ev

caffe的c++主程序(caffe.cpp)放在根目录下的tools文件夹内, 当然还有一些其它的功能文件,如:convert_imageset.cpp, train_net.cpp, test_net.cpp等也放在这个文件夹内.经过编译后,这些文件都被编译成了可执行文件,放在了 ./build/tools/ 文件夹内.因此我们要执行caffe程序,都需要加 ./build/tools/ 前缀. 如: # sudo sh ./build/tools/caffe train --solver=

LightGBM介绍 xgboost是一种优秀的boosting框架,但是在使用过程中,其训练耗时过长,内存占用比较大.微软在2016年推出了另外一种boosting框架--lightgbm,在不降低准确度的的前提下,速度提升了10倍左右,占用内存下降了3倍左右.详细的实验结果参见:LightGBM experiment.其令人印象深刻的特点有: 将连续的特征值转化为离散的直方图,利用直方图进行节点的分裂,牺牲了一定的准确度换取了训练速度和内存空间的优化. 相对于xgboost的level-wi

本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题.这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook . GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估,即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击. 点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别,样本量大,模型常采用速度较快的LR.但LR是线性模型,学习能力有限,此时特征工程尤其重要.现

caffe的运行提供三种接口:C++接口(命令行).Python接口和matlab接口.本文先对命令行进行解析,后续会依次介绍其它两种接口. caffe的C++主程序(caffe.cpp)放在根目录下的tools文件夹内,当然还有一些其它的功能文件,如:convert_imageset.cpp,train_net.cpp,test_net.cpp等也放在这个文件夹内.经过编译后,这些文件都被编译成了可执行文件,放在了./build/tools/文件夹内.因此我们要执行caffe程序,都需要加./

本文主要参考caffe官方文档[<Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition>](http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb) 是第二篇案例.笔者对其进行了为期一周的断断续续的研究,笔者起先对python/caffe并不了解+英语不好,阅读+理解的时间有点长,前前后后过了不下十遍终于从这第二篇文档看

说说计划 不知不觉写到了第七篇,理一下思路: 学会基本的概念,了解什么是什么不是,当前的位置在哪,要去哪.这是第一篇希望做到的.同时第一篇和第二篇的开始部分,非常谨慎的考虑了非IT专业的读者.希望借此沟通技术人员和产品人员,甚至管理和销售人员.我信服"上下同欲者胜",所以也非常害怕因为大家对概念完全不同的理解而影响到团队的合作. 从最简单的部分入手,由概念到代码,完成技术破冰.这是第二.三篇希望做到的. 逐步迭代,从简单概念到复杂概念,从简单算法到复杂算法,接触到机器学习现实最常用的技

整个工程使用的是Windows版pyCharm和tensorflow. 源码地址:https://github.com/Irvinglove/tensorflow_poems/tree/master 唐诗生成 一.读取诗的数据集(poems.py) import collections import os import sys import numpy as np import codecs start_token = 'G' end_token = 'E' def process_poems(