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机器学习面试笔试知识点-决策树、随机森林、梯度提升决策树(GBDT)、XGBoost、LightGBM、CatBoost

一、决策树(Desision Tree)1.一棵决策树的生成过程分为以下3个部分特征选择：指从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准，如何选择特征有着很多不同量化评估标准，从而衍生出不同的决策树算法。决策树生成：根据选择的特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停...

机器学习系列入门系列[七]：基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测

1. 机器学习系列入门系列[七]：基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.1 LightGBM原理简介LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习...

100天搞定机器学习|Day63 彻底掌握 LightGBM

LightGBMLightGBM 全称为轻量的梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine)，由微软于2017年开源出来的一款SOTA Boosting算法框架。LightGBM 跟XGBoost一样，也是 GBDT 算法框架的一种工程实现，不过更加快速和高效：更快的训...

多分类机器学习中数据不平衡的处理（NSL-KDD 数据集+LightGBM)

前言数据不平衡问题在机器学习分类问题中很常见，尤其是涉及到“异常检测"类型的分类。因为异常一般指的相对不常见的现象，因此发生的机率必然要小很多。因此正常类的样本量会远远高于异常类的样本量，一般高达几个数量级。比如：疾病相关的样本，正常的样本会远高于疾病的样本，即便是当下流行的COVID-19。比如k...

机器学习笔记-LightGBM

LightGBM的介绍LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，是微软旗下DMKT的一个开源项目，由2014年首届阿里巴巴大数据竞赛获胜者之一柯国霖老师带领开发。它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度提升框架，为了满足缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思...

ML之回归预测：利用十类机器学习算法(线性回归、kNN、SVM、决策树、随机森林、极端随机树、SGD、提升树、LightGBM、XGBoost)对波士顿数据集回归预测(模型评估、推理并导到csv)

目录利用十类机器学习算法(线性回归、kNN、SVM、决策树、随机森林、极端随机树、SGD、提升树、LightGBM、XGBoost)对波士顿数据集【13+1,506】回归预测(模型评估、推理并导到csv)输出数据集1、LiR 线性回归算法2、kNNR k最近邻算法3、SVMR 支持向量机算法4、DT...

②机器学习分类算法之LightGBM（梯度提升框架）

代码实践参数详解一下参数可以提高准确率learning_rate:学习率.默认值：0.1调参策略：最开始可以设置得大一些，如0.1。调整完其他参数之后最后再将此参数调小。取值范围:0.01~0.3.max_depth:树模型深度默认值：-1调整策略:无取值范围：3-8（不超过10）num_leave...

①机器学习分类算法之LightGBM（梯度提升框架）

走进LightGBM什么是LightGBM？在上一篇的文章里，我介绍了XGBoost算法，它是是很多的比赛的大杀器，但是在使用过程中，其训练耗时很长，内存占用比较大。在2017年年1月微软在GitHub的上开源了LightGBM。该算法在不降低准确率的前提下，速度提升了10倍左右，占用...

图解机器学习 | LightGBM模型详解

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更新时间 2024-02-12 12:10:59

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