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LightGBM在Higgs数据集上LightGBM比XGBoost快将近10倍,内存占用率大约为XGBoost的1/6,并且准确率也有提升。 Xgboost已经十分完美了,为什么还要追求速度更快、内存使用更小的模型? 对GBDT算法进行改进和提升的技术细节是什么? 一、提出LightGBM的动机 常用的机器学习算法,例如神经网络等算法,都可以以mini-batch的方式训练,训练数据的大小不会受到内存限制。 而GBDT在每一次迭代的时候,都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小;如果不装进内存,反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间。尤其面对工业级海量的数据,普通的GBDT算法是不能满足其需求的。 LightGBM提出的主要原因就是为了解决GBDT在海量数据遇到的问题,让GBDT可以更好更快地用于工业实践。
机器学习AI算法工程
2019-10-28
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