网站建设销售发展前景,四川省和城乡建设厅网站,cms 多个网站,迅捷流程图在线制作网站LightGBM#xff08;Light Gradient Boosting Machine#xff09;是一种基于梯度提升决策树#xff08;GBDT#xff09;的框架#xff0c;由微软提出。它具有高效的训练速度、低内存占用、支持并行和GPU加速等特点#xff0c;非常适合大规模数据的训练任务#xff0c;尤… LightGBMLight Gradient Boosting Machine是一种基于梯度提升决策树GBDT的框架由微软提出。它具有高效的训练速度、低内存占用、支持并行和GPU加速等特点非常适合大规模数据的训练任务尤其在分类和回归任务中表现突出。LightGBM的核心原理可以从以下几个方面来理解 LightGBM模型特点
一基于梯度提升的树模型 LightGBM是一个梯度提升决策树GBDT, Gradient Boosting Decision Tree算法的改进版本利用多个决策树的集合来进行学习。GBDT的基本思想是通过迭代地构建一系列弱学习器通常是决策树来提升模型的整体性能每一步都构建一个新的树以减少前一阶段的误差。通过累积的方式使得预测误差不断减少最终得到一个准确的预测模型。
注如果要了解 LightGBM 的具体实现原理可以先看文章XGBoost模型之后再来看本篇文章这里我就不反复写啦。在本篇文章涉及相对于XGBoostLightGBM有哪些优秀的特点便于大家选择合适的模型。大佬的话就当我在说废话吧hhhh
二叶子生长策略Leaf-wise Growth 传统的GBDT通常采用层级生长Level-wise Growth方式即每一层的节点同时扩展直到达到预设深度。而LightGBM采用叶子生长策略即每次选择增益最大的叶子节点继续分裂。叶子生长能够显著降低训练时间因为它更加有选择性只扩展当前最有助于提升模型效果的节点。不过这种策略会导致树结构不平衡容易产生过拟合因此需要使用正则化和控制树的最大深度来缓解。 层级生长Level-wise Growth 传统GBDT通常采用层级生长策略即每次在当前层中的所有节点上都进行分裂保证所有叶子节点的深度相同。这种策略较为简单但会浪费大量计算资源在效果有限的节点上尤其在数据量较大时效率较低。 叶子生长Leaf-wise Growth LightGBM采用叶子生长策略即在每一轮中只选择增益最大的叶子节点进行分裂而不是让所有节点都分裂。这种策略使得模型能够更好地聚焦于最具提升潜力的节点从而加速模型训练同时也在相同树深度下实现更好的性能。
示例图1层级生长 示例图2叶子生长 三 直方图算法Histogram-based Algorithm LightGBM引入了直方图算法来加速特征分裂的过程。它将连续的特征值离散化成一定数量的bins区间每个bin代表一段连续的特征值范围。训练过程中LightGBM会根据这些bins计算每个分裂点的增益值从而减少了计算量并加快了分裂速度。此外直方图算法在内存占用上也更高效因为它只需要存储每个bin的统计信息而非每个样本的特征值。
四GOSS单侧采样Gradient-based One-Side Sampling 在处理大规模数据时LightGBM引入了基于梯度的单侧采样GOSS策略。GOSS的核心思想是对梯度绝对值较大的样本保留较高的比例而对梯度较小的样本随机采样。因为梯度大的样本通常对模型的更新更为重要因此这种策略能够保留更多关键信息同时显著减少样本数量加速训练过程。
五特征捆绑技术EFB 为了进一步提高效率LightGBM提出了排他特征捆绑EFB技术。EFB通过将互斥的稀疏特征捆绑在一起减少了特征的维数。互斥特征是指在一个样本中不会同时取非零值的特征例如在一个文本分类任务中某些词汇不会同时出现。将这些特征打包为一个特征列从而减少计算量和内存占用。
六支持并行和分布式训练 LightGBM支持特征并行和数据并行。特征并行指的是多个工作节点分配到不同的特征上减少在计算分裂点时的特征遍历时间。而数据并行则将数据划分到不同的机器中每个机器上训练子集数据的模型再将结果合并。这使得LightGBM能够高效处理大规模数据集尤其在分布式环境中表现出色。
七高效的正则化
为了控制模型的复杂度和防止过拟合LightGBM提供了多种正则化手段包括L1、L2正则化以及对叶节点数和树深的控制。此外通过设置最大深度、最小数据量等参数可以防止树的过拟合问题提升模型的泛化能力。 LightGBM 与 XGBoost 对比
一树的生长方式 XGBoost 按层生长Level-wise growthXGBoost 使用传统的按层生长策略即每次扩展树的所有层级直到树的每一层都填充完。这种策略在每一层都尝试平衡树的深度有时可能导致树的结构较为均匀但并不一定是最优的。 LightGBM 按叶生长Leaf-wise growthLightGBM 使用按叶子生长的策略。每次分裂时它选择增益最大的叶子节点进行扩展。这使得树的深度较大能够更快速地拟合训练数据通常会提高模型的准确性。 优点按叶子生长通常能带来更高的预测准确率因为它更集中地拟合最难预测的部分。 缺点按叶生长可能导致过拟合尤其是当树的深度很大时因此需要更多的正则化措施来避免过拟合。
二特征处理与数据格式 XGBoost XGBoost 对数据进行优化可以处理稀疏数据集并且可以处理不同的数据类型连续、类别等。XGBoost 对类别特征的处理相对简单通常需要通过手动编码如独热编码将类别变量转化为数值型特征。 LightGBM LightGBM 自带对类别特征的处理机制能够直接处理原始的类别特征而不需要手动进行独热编码One-Hot Encoding。它通过特殊的类别特征分裂策略如基于统计信息的分裂方法来处理类别数据减少了内存消耗和计算复杂度。 特征桶化BinLightGBM 会通过将连续特征离散化成多个桶bin来加速训练过程这个过程通过直方图的方式进行。 三训练过程中的优化 LightGBM 直方图优化LightGBM 使用直方图来优化数据存储和分裂点计算将数据离散化成多个区间桶。这种方法在特征分裂时大大减少了计算的复杂度因为只需要在桶的基础上进行分裂增益的计算而不需要考虑每个样本。 单边梯度优化GOSSLightGBM 引入了 GOSS 技术通过保留梯度较大的样本并随机采样梯度较小的样本来减少计算量而不牺牲模型精度。 类别特征的高效处理LightGBM 对类别特征的优化非常高效减少了对内存的使用和计算时间。
四并行化与分布式训练 XGBoost XGBoost 支持数据并行和模型并行。数据并行是指将训练数据分配到多个机器或 CPU 核心上模型并行则是在不同的树或不同的叶子节点上进行并行计算。 在分布式环境中XGBoost 采用了一种类似于 MapReduce 的框架来处理分布式训练但在处理非常大规模数据时性能可能不如 LightGBM。 LightGBM LightGBM 支持高效的分布式训练。它对数据和任务进行了更精细的划分可以在多机多卡环境下进行高效的并行训练。LightGBM 可以在多台机器上分布式训练处理大规模数据时通常会比 XGBoost 更加高效。
五使用场景对比 XGBoost在许多传统机器学习任务中XGBoost 的表现非常优秀尤其在小数据集或中等规模的数据集上经过精心调节参数后能获得非常高的准确性。 LightGBM特别适合大规模数据集和高维稀疏数据在内存使用和训练速度上有显著优势。LightGBM 在大规模机器学习和工业应用中往往表现得更为高效。
选择建议 如果数据集比较小或者中等且需要非常高的精度XGBoost 是一个不错的选择。 如果数据集非常大特别是具有大量特征和稀疏特征的情况LightGBM 更为适用。 # 文章内容来源于各渠道整理。若对大噶有帮助的话希望点个赞支持一下叭
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