LGBM - 程序员宅基地

基于C语言的LightGBM模型开发记录

由于工作需求，在linux服务器（ubuntu）上尝试用c语言调用LightGBM模型并作出预测，但屡屡碰壁，目前还没成功。

机器学习(6)--LightGBM

0.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。...

[PMML] LightGBM模型保存为PMML文件，通过Java或者Python调用

标签： pmml java调用 python调用

LightGBM 多分类 import os import lightgbm as lgb from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target ...

LightGBM 原理、代码最全解读！

标签：算法决策树大数据

来源：Microstrong本文主要内容概览：1. LightGBM简介GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要...

LightGBM 调参

wise的叶子生长策略3.4 直接支持类别特征（即不需要做one-hot编码）3.5 直接支持高效并行三、梯度提升的方法3.1 梯度提升决策树（GBDT）3.2 DART 梯度提升3.3 lgbm goss 基于梯度的单边采样四、参数解释五、调参步骤...

基于lgb的无监督模型构建

标签： python

本文仅仅简单介绍了kmean和LightGBM的使用，读取一个张tif图像，能够实现基础的分类功能。基于LightGBM的无监督模型构建具有高效、准确、易用和可扩展的优点，适用于各种无监督学习任务，特别是需要处理大规模数据的...

LGB决策树可视化

标签：机器学习数据挖掘

1.官网下载graphivz软件http://www.graphviz.org/download/如安装路径是D:/Graphviz2.38，将D:/Graphviz2.38/bin添加入系统环境变量PATH中 2.用python安装库graphviz，联网安装pip install graphviz ，离线安装先...

XGB 训练的时候添加自定义eval_metric：f1、准确率，并对样本、特征加权训练

标签：机器学习 sklearn

文章目录XGB 训练的时候添加自定义eval_metric：f1、准确率，并对样本、特征加权训练随机搜索 XGB 训练的时候添加自定义eval_metric：f1、准确率，并对样本、特征加权训练以下demo重点说明： ...

lightGBM文件保存

标签： sklearn 人工智能 python

lightGBM和sklearn中的lightGBM模型保存

LightGBM的实战应用(1):波士顿房价预测

标签：机器学习 python sklearn

文章目录1 lightgbm的基本使用1.原生形式使用lightgbm2.sklearn接口形式的Lightgbm2.Lightgbm调参3.例子：下面就以一个乳腺癌数据的例子，看看我们应该怎么具体去调参：1. **第一步：学习率和迭代次数**2.**第二步：...

XGBoost 和 LightGBM 对比

Ref：20道XGBoost面试题...mid=2247485159&idx=1&sn=d429aac8370ca5127e1e786995d4e8ec&chksm=e9d01626dea79f30043ab80652c4a859760c1ebc0d602e58e134...

lightgbm分类问题的实例

标签：数据挖掘

lightgbm学习代码自己学习代码仅供参考 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV ...

LGBM Python API Dataset class lightgbm.Dataset(data, label=None, max_bin=None, reference=None, weight=None, group=None, init_score=None, silent=False, feature_name=‘auto’, categorical_feature=‘auto...

利用pyspark.ml训练lightgbm模型的流程

标签： spark lightgbm pyspark

在spark上训练模型的优势: (1)机器学习算法一般都有很多个步骤迭代计算的过程，机器学习的计算需要在多次迭代后获得足够小的误差或者足够收敛才会停止，迭代时如果使用一般的Hadoop分布式计算框架，每次计算都要读 ...

CatBoost、LightGBM、XGBoost，这些算法你都了解吗？

图源：pixabay原文来源：towardsdatascience作者：Alvira Swalin「雷克世界」编译：EVA我最近参加了Kaggle竞赛（WIDS Datathon）,在那里我通过使用各种各样的Boosting算法而进入前10名。从那时起，我一直对每个模型...

lightgbm中的feval参数使用明细

标签：机器学习分类 python

一、问题起源：在Lightgbm中如何使用自定义函数呢，文档搜索中找到了feval，但不知道如何使用？二、解决方案： 1、官方文档解释：注意事项：1、自定义的损失函数接受两个参数；第一个是模型预测值，第二个是数据...

LightGBM模型Python代码调用(含GridSearch）

标签： python 机器学习 sklearn

1.调用原生包 # 取出特征和标签 import lightgbm as lgb import pandas as pd try: import matplotlib.pyplot as plt except ImportError: raise ImportError('You need to install matplotlib for plotting.') ...

二分类时AUC和binary_logloss的不一致问题

标签： python 机器学习算法

lgbm1 = lgbm.LGBMClassifier(num_leaves=10, learning_rate=0.05, n_estimators=2000, ) # n_estimators是循环次数，或者说是树的数目 lgbm1.fit(X_train1, y_train1, eval_set=[(X_test1, y_test1)], eval_metric=...

回归分析|变量重要性选择

标签：回归机器学习人工智能

XGBoost或者LGBM模型中自带的feature importance 功能。

常见机器学习模型的便捷使用（Python）

标签： python 机器学习人工智能

常见的机器学习模型有：逻辑回归（LR）、决策树（DT）、随机梯度下降（SGD）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT）、极限梯度提升（XGBoost）和LightGBM。本文介绍了以上八种机器学习模型的...

模型保存和加载

标签：机器学习

我们可以将训练后的模型保存下来，下次直接导出就行了，节省了时间。代码： from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing ...

LightGBM 如何调参

本文结构：什么是 LightGBM 怎么调参和 xgboost 的代码比较 1. 什么是 LightGBM Light GBM is a gradient boosting framework that uses tree based learning algorithm. LightGBM 垂直地生长树，即 leaf-...