【LR、SVM、RF、GBDT、XGBoost和LightGbm比较】的更多相关文章

RF,GBDT,XGBoost,lightGBM的对比

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…

RF/GBDT/XGBoost/LightGBM简单总结(完结)

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…

rf, xgboost和GBDT对比；xgboost和lightGbm

1. RF 随机森林基于Bagging的策略是Bagging的扩展变体,概括RF包括四个部分:1.随机选择样本(放回抽样):2.随机选择特征(相比普通通bagging多了特征采样):3.构建决策树:4.随机森林投票(平均). 在构建决策树的时候,RF的每棵决策树都最大可能的进行生长而不进行剪枝:在对预测输出进行结合时,RF通常对分类问题使用简单投票法,回归任务使用简单平均法. RF的重要特性是不用对其进行交叉验证或者使用一个独立的测试集获得无偏估计,它可以在内部进行评估,也就是说在生成的过程中可…

Stacking：Catboost、Xgboost、LightGBM、Adaboost、RF etc

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…

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…

XGBoost、LightGBM、Catboost总结

sklearn集成方法 bagging 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 Subspaces:列采样,按照特征进行样本子集的切分 Random Patches:同时进行行采样.列采样得到样本子集 sklearn-bagging 学习器 BaggingClassifier BaggingRegressor 参数 可自定义基学习器 max_samples,max_feat…

从信用卡欺诈模型看不平衡数据分类（1）数据层面：使用过采样是主流，过采样通常使用smote，或者少数使用数据复制。过采样后模型选择RF、xgboost、神经网络能够取得非常不错的效果。（2）模型层面：使用模型集成，样本不做处理，将各个模型进行特征选择、参数调优后进行集成，通常也能够取得不错的结果。（3）其他方法：偶尔可以使用异常检测技术，IF为主

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前…

XGBoost、LightGBM参数讲解及实战

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…

GBDT && XGBOOST

                              GBDT && XGBOOST Outline Introduction GBDT Model XGBOOST Model GBDT vs. XGBOOST Experiments References Introduction Gradient Boosting Decision Tree is a machine learning technique for regression and classification prob…

L2R 三：常用工具包介绍之 XGBoost与LightGBM

L2R最常用的包就是XGBoost 和LightGBM,xgboost因为其性能及快速处理能力,在机器学习比赛中成为常用的开源工具包, 2016年微软开源了旗下的lightgbm(插句题外话:微软的人真是够谦虚的,开源的包都是light前缀,公司更是micro),对标xgboost,在结果相差不大的前提下,显著缩短了训练时间. 先占个坑,等有空展开写写. 下面分别介绍下两者: 一.XGBoost 1.git地址:https://github.com/dmlc/xgboost   参数说明:htt…