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

从决策树.随机森林.GBDT最终到XGBoost,每个热门算法都不是孤立存在的,而是基于一系列算法的改进与优化.决策树算法简单易懂可解释性强,但是过拟合风险很大,应用场景有限:随机森林采用Bagging采样+随机属性选择+模型集成的方法解决决策树易过拟合的风险,但是牺牲了可解释性:GBDT在随机森林的基础上融合boosting的思想建立树与树之间的联系,使森林不再是互相独立的树存在,进而成为一种有序集体决策体系:XGBoost在GBDT的基础上更进一步,将每轮迭代的目标函数中加入正则项,进一步降

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

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

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

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/195 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 引言 之前ShowMeAI对强大的boosting模型工具XGBoost做了介绍(详见ShowMeAI文章图解机器学习 | XGBoost模型详解).本篇我们来学习一下GBDT模型(详见ShowMeAI文章 图解机器学习 | GBDT模

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)+

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

原文:https://blog.csdn.net/niaolianjiulin/article/details/76584785 前者的含义是轻量级,GBM:梯度上升机. 相较于xgboost: 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 xgboost的缺点: 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,空间消耗大.这

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

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

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

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

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

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