lightgbm用于排序

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一. LTR(learning to rank)经常用于搜索排序中,开源工具中比较有名的是微软的ranklib,但是这个好像是单机版的,也有好长时间没有更新了.所以打算想利用lightgbm进行排序,但网上关于lightgbm用于排序的代码很少,关于回归和分类的倒是一堆.这里我将贴上python版的lightgbm用于排序的代码,里面将包括训练.获取叶结点.ndcg评估.预测以及特征重要度等处理代码,有需要的朋友可以参考一下或进行修改. 其实在使用时,本人也对比了ranklib中的lambdam…

java中的类实现comparable接口用于排序

import java.util.Arrays; public class SortApp { public static void main(String[] args) { Student[] stus = new Student[3]; stus[0] = new Student(11, 99); stus[1] = new Student(13, 92); stus[2] = new Student(13, 89); Arrays.sort(stus); for (Student stu…

Treemap 有序的hashmap。用于排序

TreeMap:有固定顺序的hashmap.在需要排序的Map时候才用TreeMap. Map.在数组中我们是通过数组下标来对其内容索引的,键值对. HashMap HashMap 用哈希码快速定位一个键,但是元素存储无序.HashMap的实现是假定元素是放在一个圆形的环上,每次put进来的元素根据其hashCode计算该元素在圆环上索引,把该元素放到合适的位置. 注意:其put()函数支持null,而如果原位置上有值,则替换为新值后,并返回旧值.其返回过程确定的位置正是get()函数的实现.参…

C++11新特性应用--介绍几个新增的便利算法(用于排序的几个算法)

继续C++11在头文件algorithm中添加的算法. 至少我认为,在stl的算法中,用到最多的就是sort了,我们不去探索sort的源代码.就是介绍C++11新增的几个关于排序的函数. 对于一个序列,我们怎么知道他是不是有序的呢?这就用到了: is_sorted 原型: template <class ForwardIterator> ForwardIterator is_sorted_until (ForwardIterator first, ForwardIterator last);…

XGBoost、LightGBM的详细对比介绍

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…

LightGBM大战XGBoost，谁将夺得桂冠？

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…

LightGBM调参笔记

本文链接:https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/837497031. 概述在竞赛题中,我们知道XGBoost算法非常热门,是很多的比赛的大杀器,但是在使用过程中,其训练耗时很长,内存占用比较大.在2017年年1月微软在GitHub的上开源了LightGBM.该算法在不降低准确率的前提下,速度提升了10倍左右,占用内存下降了3倍左右.LightGBM是个快速的,分布式的,高性能的基于决策树算法的梯度提升算法.可用于排序,分类,回归以及很多…