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LightGBM算法详解与PyTorch实现

目录

  • LightGBM算法详解与PyTorch实现
    • 1. LightGBM算法概述
      • 1.1 梯度提升树(GBDT)
      • 1.2 LightGBM的优势
    • 2. LightGBM的核心技术
      • 2.1 基于直方图的决策树算法
      • 2.2 Leaf-wise生长策略
      • 2.3 类别特征处理
      • 2.4 并行优化
    • 3. PyTorch实现LightGBM
      • 3.1 环境准备
      • 3.2 PyTorch实现梯度提升树
    • 4. 案例一:分类任务 - Iris数据集
      • 4.1 数据集介绍
      • 4.2 数据预处理
      • 4.3 模型训练与评估
    • 5. 案例二:回归任务 - Boston Housing数据集
      • 5.1 数据集介绍
      • 5.2 数据预处理
      • 5.3 模型训练与评估
      • 5.4 运行结果
    • 总结

LightGBM算法详解与PyTorch实现


1. LightGBM算法概述

LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是由微软开发的一种高效的梯度提升框架。它基于决策树算法,专为大规模数据和高效计算而设计。LightGBM在多个机器学习竞赛中表现出色,尤其是在处理高维数据和大规模数据集时,其速度和准确性远超其他梯度提升算法。

1.1 梯度提升树(GBDT)

梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)是一种集成学习算法,通过逐步构建多个决策树来提升模型性能。每一棵树都试图纠正前一棵树的错误,最终将所有树的结果进行加权求和,得到最终的预测结果。

1.2 LightGBM的优势

  • 高效性:LightGBM采用了基于直方图的决策树算法,大大减少了计算量。
  • 支持大规模数据:LightGBM支持分布式计算,能够处理大规模数据集。
  • 准确性高:通过引入Le

http://www.kler.cn/a/467610.html

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