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LightGBM.LightGBM LightGBM

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简介：
简介：LightGBM是一种高效、分布式的机器学习框架，特别适用于处理大规模数据集。它基于梯度提升决策树（GBDT）算法，通过创新的优化技术显著提升了训练速度和模型准确性。 LightGBM是一款高效的梯度提升框架。

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  • LightGBM.LightGBM LightGBM
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    简介：LightGBM是一种高效、分布式的机器学习框架，特别适用于处理大规模数据集。它基于梯度提升决策树（GBDT）算法，通过创新的优化技术显著提升了训练速度和模型准确性。 LightGBM是一款高效的梯度提升框架。
     
  • LightGBM 文档
    优质
    LightGBM文档提供了详细的使用指南和参数说明，帮助用户快速掌握高效、分布式的梯度提升框架，适用于各种规模的数据集。 ### LightGBM算法研究 #### 一、算法创新 **1. Bin & Histogram** - **XGBoost等传统实现：** - 使用预排序(pre-sort)加精确查找或分位点近似查找来寻找分裂点。 - 特点：虽然能够确保准确性，但在寻找分裂点时速度较慢。 - **LightGBM实现：** - 采用bin & histogram近似查找技术。 - 优势：大大提高了寻找分裂点的速度，牺牲了一定的准确性但实际效果依然优秀。 - 构造过程：通过`DatasetLoader::ConstructBinMappersFromTextData`方法构建BinMapper。 - 例如，将特征值映射为bin索引，如`-1.0`至`1.0`之间的值可能被映射到特定的bin区间内。 - bin边界（除最小和最大值外）会被用作分裂候选点。 **2. Leaf-wise Split** - 传统层序遍历方法：一层一层地推进分裂。 - LightGBM策略：根据增益导向选择最优分裂路径，在每个迭代步骤中，选择当前树结构中增益最大的叶子节点进行分裂。这种方法可以更高效地提升模型性能。 - 核心代码包括`GBDT::TrainOneIter` 和 `SerialTreeLearner::Train` **3. 分布式训练方法** - **传统特征并行方法：** - 各个节点分别负责不同的特征，进行分裂操作。 - 缺点：通信开销较大。 - **LightGBM的Parallel Voting方法：** - 计算主要在单个节点上完成，减少了通信开销。每个工作节点（Worker Rank, WR）并行找到本地最佳分裂计划(local BSP)，然后中心节点(Central Director, CD)汇总这些计划，选取前2k个最佳计划，并进一步计算其全局增益(global gain)来确定全局最佳分裂计划(global BSP)。 - 最终，全局最佳分裂计划会广播给所有工作节点，它们依据BinMapper对本地数据进行分割。相关代码包括`VotingParallelTreeLearner` 类。 **4. DART (Dropout + GBDT)** - DART是一种在GBDT基础上引入dropout机制的方法。 - 方法概述：随机丢弃部分已建立的树，并对丢弃的树的预测值进行修正。核心代码包括`DART::TrainOneIter` - 作用：通过增加模型多样性提高泛化能力。 **5. GOSS (Gradient-based One-Side Sampling)** - **定义与原理：** - GOSS是一种新型行采样(rowsubsample)方法，特别针对梯度值较大的样本。前几轮不进行采样，随后采样一定比例梯度较大的样本。 - 理论基础是这些样本对损失函数的降低贡献更大。 - 相关代码包括`GOSS::Bagging` - 效果：在保持模型准确性的前提下，大幅提升了训练速度。 #### 二、优点 - **最先进的GBDT工具包**：LightGBM是目前最高效的GBDT算法之一。 - **支持分布式计算**：能够利用多台计算机进行大规模数据处理。 - **快速训练**：采用bin & histogram、Leaf-wise Split等多种优化技术显著加快了训练速度。 - **优秀的模型效果**：在保证训练效率的同时，模型表现优异。 - **节省内存资源**：通过高效的内存管理和优化算法减少资源消耗。 - **并行处理能力强**：充分利用OpenMP和MPI实现高效并行处理。 #### 三、缺点 - **容错性不足**：目前版本的LightGBM在分布式环境下尚未实现故障容忍(fault-tolerance)功能，这意味着当某个节点出现问题时可能会导致整个训练任务失败。
     
  • LightGBM-MATLAB.rar_foundyt4_lightGBM_MATLAB轻量
    优质
    简介：此资源为MATLAB版的LightGBM工具箱，提供高效、分布式的机器学习解决方案。适用于快速实现和优化梯度提升决策树模型。 LightGBM是一个非常实用的工具，它支持set和mex功能。
     
  • LightGBM-MATLAB: 用于 LightGBM 的 MATLAB 包装器 - matlab 开发
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    LightGBM-MATLAB 是一个轻量级的 MATLAB 包装器，提供对微软 LightGBM 库的便捷访问。它支持高效处理大规模数据集并进行快速准确的梯度提升建模。 LightGBM 的 MATLAB 包装器提供了一种在 MATLAB 环境下使用 LightGBM 库的方法。它使得用户能够方便地将 LightGBM 强大的机器学习功能集成到他们的 MATLAB 项目中，无需离开熟悉的开发环境。这个包装器简化了模型训练、预测和参数调整的过程，并且保持了 LightGBM 在速度和效率上的优势。
     
  • LightGBM中GBDT的实现
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    本文深入探讨了在LightGBM框架内如何高效实现梯度提升决策树（GBDT）算法。通过优化直方图技术与叶节点生长策略，显著提升了模型训练效率及预测准确性。 LightGBM中的实现采用了基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）的方法。这种方法通过迭代构建决策树来优化损失函数，每棵树都针对前一棵树的预测误差进行学习，从而逐步减少模型的整体错误率。LightGBM对传统的GBDT进行了若干改进和优化，使其在处理大规模数据集时具有更高的效率和更好的准确性。
     
  • LightGBM模型代码包.rar
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    该资源为LightGBM机器学习框架的源代码压缩文件，包含了构建高效、分布式的梯度提升树模型所需的所有必要文件。适合开发者和研究人员使用与参考。 Lightgbm算法的简单应用可以参考相关资料学习其原理。关于Lightgbm的具体内容可以查看这篇博客：https://blog..net/luanpeng825485697/article/details/80236759，不过这里不直接提供链接，请自行搜索相关内容进行学习。
     
  • LightGBM与C++冲突解决
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    本文探讨了在使用LightGBM时可能遇到的与C++相关的兼容性问题，并提供了解决方案和优化建议。 在LightGBM/utils/common.h的第57行第26列出现错误：“void* malloc(size_t)”首先被声明为‘extern’后又被声明为‘static’。此外，在gcc/x86_64-pc-linux-gnu/9.1.0/include/mm_malloc.h的第41行第7列也出现了错误：在此作用域中尚未声明“__alignment”。
     
  • OptGBM：Optuna 与 LightGBM 的结合 = OptGBM
    优质
    OptGBM是一款创新的数据科学工具，它巧妙地融合了自动机器学习库Optuna和高效轻量级决策树框架LightGBM的优势。通过优化模型超参数，OptGBM在速度和准确性上均表现出色，为用户带来更加便捷高效的建模体验。 OptGBM 是一个 scikit-learn 兼容的估算器，它使用 Optuna 来调整 LightGBM 中的超参数。例如： ```python import optgbm as lgb from sklearn.datasets import load_boston reg = lgb.LGBMRegressor(random_state=0) X, y = load_boston(return_X_y=True) reg.fit(X, y) y_pred = reg.predict(X) # 注意：此处的 predict 方法调用没有传递多余的参数 y，应该是仅使用 X。 ``` 默认情况下，OptGBM 将搜索以下超参数： - bagging_fraction - bagging_freq - feature_fraction - lambda_l1 - lambda_l2 - max_depth - min_data_in_leaf
     
  • lightGBM预测的notebook代码
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    本notebook提供了一个使用Python实现的lightGBM模型预测示例，涵盖了数据预处理、模型训练及评估全流程。适合机器学习爱好者参考学习。 1. 使用lightGBM进行波士顿房价预测的代码实现。 2. 特征重要性的可视化展示。 3. 模型保存的方法。 4. 如何加载已保存的模型。