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为什么在LightGBM中使用不同的方法拆分数据时，模型精度会有所不同？

在LightGBM中使用不同的方法拆分数据时，模型精度会有所不同的原因是因为不同的数据拆分方法会导致训练集和验证集的数据分布不同，从而影响模型的训练和泛化能力。

随机拆分：随机将数据集划分为训练集和验证集。由于每次随机划分的结果不同，模型的精度也会有所不同。这种方法适用于数据集较大且分布均匀的情况。
时间序列拆分：按照时间顺序将数据集划分为训练集和验证集。这种方法适用于时间序列数据，如股票价格预测、天气预测等。由于时间序列数据具有时序关系，按照时间顺序划分可以更好地模拟实际应用场景，但如果训练集和验证集的时间分布不均匀，模型的精度可能会受到影响。
分层拆分：根据数据的类别或标签进行拆分，保证训练集和验证集中各类别或标签的样本比例相似。这种方法适用于数据集中存在类别不平衡的情况，可以提高模型对少数类别的预测能力。
K折交叉验证：将数据集划分为K个子集，依次将每个子集作为验证集，其余子集作为训练集，最后将K次验证结果的平均值作为模型的评估指标。K折交叉验证可以更充分地利用数据集，减少模型评估的随机性。

不同的数据拆分方法适用于不同的数据特点和应用场景。在使用LightGBM时，根据数据的特点选择合适的数据拆分方法可以提高模型的精度和泛化能力。

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开源|LightGBM基本原理，以及调用形式

同时，在每一层长树的时候，需要随机访问一个行索引到叶子索引的数组，并且不同特征访问的顺序也不一样，也会造成较大的 cache miss。　　2....由于特征被离散化后，找到的并不是很精确的分割点，所以会对结果产生影响。但在不同的数据集上的结果表明，离散化的分割点对最终的精度影响并不是很大，甚至有时候会更好一点。...利用这个方法，LightGBM 可以在构造一个叶子的直方图后，可以用非常微小的代价得到它兄弟叶子的直方图，在速度上可以提升一倍。 ? 　　...在 Expo 数据集上的实验，相比0/1 展开的方法，训练速度可以加速 8 倍，并且精度一致。据我们所知，LightGBM 是第一个直接支持类别特征的 GBDT 工具。　　...LightGBM 针对这两种并行方法都做了优化，在特征并行算法中，通过在本地保存全部数据避免对数据切分结果的通信；在数据并行中使用分散规约 (Reduce scatter) 把直方图合并的任务分摊到不同的机器

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LightGBM介绍及参数调优

2、XGboost的缺点　　在讨论LightGBM时，不可避免的会提到XGboost，关于XGboost可以参考此博文　　关于XGboost的不足之处主要有：　　1）每轮迭代时，都需要遍历整个训练数据多次...由于特征被离散化后，找到的并不是很精确的分割点，所以会对结果产生影响。但在不同的数据集上的结果表明，离散化的分割点对最终的精度影响并不是很大，甚至有时候会更好一点。...利用这个方法，LightGBM可以在构造一个叶子的直方图后（父节点在上一轮就已经计算出来了），可以用非常微小的代价得到它兄弟叶子的直方图，在速度上可以提升一倍。 ? 　　...在Expo数据集上的实验，相比0/1展开的方法，训练速度可以加速8倍，并且精度一致。 ? 　　5）直接支持高效并行　　LightGBM还具有支持高效并行的优点。...LightGBM针对这两种并行方法都做了优化，在特征并行算法中，通过在本地保存全部数据避免对数据切分结果的通信；在数据并行中使用分散规约 (Reduce scatter) 把直方图合并的任务分摊到不同的机器

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【白话机器学习】算法理论+实战之LightGBM算法

我们在上一篇文章中提到过， xgboost是属于boosting家族，是GBDT算法的一个工程实现，在模型的训练过程中是聚焦残差，在目标函数中使用了二阶泰勒展开并加入了正则，在决策树的生成过程中采用了精确贪心的思路...这种特征并行方法有个很大的缺点：就是对数据进行垂直划分，每台机器所含数据不同，然后使用不同机器找到不同特征的最优分裂点，划分结果需要通过通信告知每台机器，增加了额外的复杂度。...LightGBM在数据并行中使用分散规约 (Reduce scatter) 把直方图合并的任务分摊到不同的机器，降低通信和计算，并利用直方图做差，进一步减少了一半的通信量。具体过程如下图所示。 ?...其实在复杂的数据上也是这样的使用方法，而波士顿房价数据集不用过多的数据预处理内容，在sklearn直接有，导入数据直接建立模型即可。...关于lightgbm的实战部分，先说这么多吧，因为这个实战的东西，说再多也是个经验，遇到不同的问题，不同的数据，得需要不断的尝试，况且我用lightgbm实战的并不太多，经验不足，所以说再多就可能误人子弟了

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人工智能 | LightGBM模型详解

同时，在每一层长树的时候，需要随机访问一个行索引到叶子索引的数组，并且不同特征访问的顺序也不一样，也会造成较大的 cache miss。...其次，在每次的样本分割时，用 O(#data) 的代价找到每个特征的最优分割点。最后，找到最后的特征以及分割点，将数据分裂成左右两个子节点。...当然，这个方法很容易过拟合，所以在 LightGBM中加入了很多对这个方法的约束和正则化。...特征并行：在不同机器在不同的特征集合上分别寻找最优的分割点，然后在机器间同步最优的分割点。数据并行：让不同的机器先在本地构造直方图，然后进行全局的合并，最后在合并的直方图上面寻找最优分割点。...2）数据并行 Lightgbm 在数据并行中使用分散规约（Reduce scatter）把直方图合并的任务分摊到不同的机器，降低通信和计算，并利用直方图做差，进一步减少了一半的通信量。

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LightGBM算法总结

由于特征被离散化后，找到的并不是很精确的分割点，所以会对结果产生影响。但在不同的数据集上的结果表明，离散化的分割点对最终的精度影响并不是很大，甚至有时候会更好一点。...利用这个方法，LightGBM 可以在构造一个叶子的直方图后，可以用非常微小的代价得到它兄弟叶子的直方图，在速度上可以提升一倍。 ?...在 Expo 数据集上的实验，相比0/1 展开的方法，训练速度可以加速 8 倍，并且精度一致。据我们所知，LightGBM 是第一个直接支持类别特征的 GBDT 工具。...LightGBM 针对这两种并行方法都做了优化：在特征并行算法中，通过在本地保存全部数据避免对数据切分结果的通信；在数据并行中使用分散规约 (Reduce scatter) 把直方图合并的任务分摊到不同的机器...高速，高效处理大数据，运行时需要更低的内存，支持 GPU 不要在少量数据上使用，会过拟合，建议 10,000+ 行记录时使用。

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最全！两万字带你完整掌握八大决策树！

3、剪枝策略 为什么要剪枝：过拟合的树在泛化能力的表现非常差。...CART 会产生一系列嵌套的剪枝树，需要从中选出一颗最优的决策树；树选择：用单独的测试集评估每棵剪枝树的预测性能（也可以用交叉验证）。 CART 在 C4.5 的基础上进行了很多提升。...通常我们用步长和迭代最大次数一起来决定算法的拟合效果。 3、优缺点 1）优点分类精度高；可以用各种回归分类模型来构建弱学习器，非常灵活；不容易发生过拟合。...3、“核外”块计算当数据量过大时无法将数据全部加载到内存中，只能先将无法加载到内存中的数据暂存到硬盘中，直到需要时再进行加载计算，而这种操作必然涉及到因内存与硬盘速度不同而造成的资源浪费和性能瓶颈。...此外，XGBoost 还用了两种方法来降低硬盘读写的开销：块压缩：对 Block 进行按列压缩，并在读取时进行解压；块拆分：将每个块存储到不同的磁盘中，从多个磁盘读取可以增加吞吐量。

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不了解LightGBM的人可能会有疑问，XGBoost已经在各大场景有很好的表现了，为什么还要用LightGBM呢？...算法描述在AdaBoost算法中，我们在每次迭代时更加注重上一次错分的样本点，也就是上一次错分的样本点的权重增大，而在GBDT中并没有本地的权重来实现这样的过程，所以在AdaBoost中提出的采样模型不能应用在...通过上面的算法可以在不改变数据分布的前提下不损失学习器精度的同时大大的减少模型学习的速率。...从上面的描述可知，当a=0时，GOSS算法退化为随机采样算法；当a=1时，GOSS算法变为采取整个样本的算法。在许多情况下，GOSS算法训练出的模型精确度要高于随机采样算法。...由于特征被离散化后，找到的并不是很精确的分割点，所以会对结果产生影响。但在不同的数据集上的结果表明，离散化的分割点对最终的精度影响并不是很大，甚至有时候会更好一点。

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Kaggle神器LightGBM最全解读！

由于特征被离散化后，找到的并不是很精确的分割点，所以会对结果产生影响。但在不同的数据集上的结果表明，离散化的分割点对最终的精度影响并不是很大，甚至有时候会更好一点。...而决策树学习时利用的是统计信息，在这些数据量小的空间上，统计信息不准确，学习效果会变差。但如果使用下图右边的切分方法，数据会被切分到两个比较大的空间，进一步的学习也会更好。...图：LightGBM求解类别特征的最优切分算法在Expo数据集上的实验结果表明，相比展开的方法，使用LightGBM支持的类别特征可以使训练速度加速倍，并且精度一致。...3.2 支持高效并行（1）特征并行特征并行的主要思想是不同机器在不同的特征集合上分别寻找最优的分割点，然后在机器间同步最优的分割点。XGBoost使用的就是这种特征并行方法。...LightGBM在数据并行中使用分散规约 (Reduce scatter) 把直方图合并的任务分摊到不同的机器，降低通信和计算，并利用直方图做差，进一步减少了一半的通信量。具体过程如下图所示。 ?

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LightGBM图解理论+视频+安装方法+python代码

bin会控制在一个比较小的范围，所以我们可以用更小的内存来存储 ?...3、深度限制的节点展开方法 LightGBM使用了带有深度限制的节点展开方法（Leaf-wise）来提高模型精度，这是比XGBoost中Level-wise更高效的方法。...它可以降低训练误差得到更好的精度。但是单纯的使用Leaf-wise可能会生长出比较深的树，在小数据集上可能会造成过拟合，因此在Leaf-wise之上多加一个深度限制 ?...数据并行则是让不同的机器先在本地构造直方图，然后进行全局的合并，最后在合并的直方图上面寻找最优分割点。 LightGBM针对这两种并行方法都做了优化。...数据并行中使用分散规约 (Reduce scatter) 把直方图合并的任务分摊到不同的机器，降低通信和计算，并利用直方图做差，进一步减少了一半的通信量。

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人工智能|LightGBM模型详解

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LightGBM——提升机器算法（图解+理论+安装方法+python代码）

另外数据结构的变化使得在细节处的变化理上效率会不同内存开销8个字节1个字节划分的计算增益数据特征容器特征高速缓存优化无在Higgs数据集上加速40% 类别特征处理无在Expo数据集上速度快了8倍...2、存储记忆优化当我们用数据的bin描述数据特征的时候带来的变化：首先是不需要像预排序算法那样去存储每一个排序后数据的序列，也就是下图灰色的表，在LightGBM中，这部分的计算代价是0；第二个，一般...bin会控制在一个比较小的范围，所以我们可以用更小的内存来存储 3、深度限制的节点展开方法 LightGBM使用了带有深度限制的节点展开方法（Leaf-wise）来提高模型精度，这是比XGBoost...- 数据并行则是让不同的机器先在本地构造直方图，然后进行全局的合并，最后在合并的直方图上面寻找最优分割点。LightGBM针对这两种并行方法都做了优化。...- 数据并行中使用分散规约 (Reduce scatter) 把直方图合并的任务分摊到不同的机器，降低通信和计算，并利用直方图做差，进一步减少了一半的通信量。

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大战三回合：XGBoost、LightGBM和Catboost一决高低 | 程序员硬核算法评测

3：通过海量数据集，预测纽约出租车票价（200万行数据，7个特征）； Battle 规则在每一轮 PK 中，我们都遵循以下步骤: 1、训练 XGBoost、Catboost、LightGBM 三种算法的基准模型...= 决策树的深度。 Round 1 ~ 3 ? ? ? （二）可解释性一个模型的预测得分仅反映了它的一方面，我们还想知道模型为什么要做出这个预测的。...（b）SHAP值另外一种方法是 SHAP 摘要图，用来了解每个特性对模型输出的影响分布。...； depth：表示树的深度； subsample：表示数据行的采样率，不能在贝叶斯增强类型设置中使用； l2_leaf_reg：表示成本函数的L2规则化项的系数； random_strength：表示在选择树结构时用于对拆分评分的随机量...； bagging_fraction：表示每次迭代所使用的数据分数（即所占百分比，用小数表示）。

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集成学习总结

GBDT中使用的决策树通常为CART。用一个很简单的例子来解释一下GBDT训练的过程，如图下图所示。...在树分裂计算分裂特征的增益时，xgboost 采用了预排序的方法来处理节点分裂，这样计算的分裂点比较精确。但是，也造成了很大的时间开销。...同时，在每一层长树的时候，需要随机访问一个行索引到叶子索引的数组，并且不同特征访问的顺序也不一样，也会造成较大的cache miss。...利用这个方法，LightGBM可以在构造一个叶子的直方图后，可以用非常微小的代价得到它兄弟叶子的直方图，在速度上可以提升一倍。...3.6.3 分布式训练方法上(并行优化) 在特征并行算法中，通过在本地保存全部数据避免对数据切分结果的通信；在数据并行中使用分散规约(Reducescatter)把直方图合并的任务分摊到不同的机器，降低通信和计算

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图解机器学习 | LightGBM模型详解

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突破最强算法模型，LightGBM ！！!

LightGBM是基于决策树的提升方法，通过不断调整和优化预测模型来提高精度。与其他算法相比，LightGBM速度更快、内存占用更少、准确率更高，并且能处理类别特征。...以及LightGBM的交叉验证函数聊聊~ 交叉验证的基本概念： k折交叉验证：将数据集分为k个子集（折），每次用k-1个子集训练模型，剩下的1个子集验证模型。...在大数据集上使用 LightGBM 时，即便它已经非常快速，我们仍然可以通过以下几种方法来进一步优化训练速度：减少数据量：采样：对非常大的数据集，可以尝试进行数据采样（比如随机采样），这样可以减少训练数据的量...内存管理：在处理非常大的数据集时，注意内存的使用情况，尽量避免内存溢出。参数调优：上述参数只是一个基本的建议，实际使用中可能需要根据具体情况进行调整。...通过这些方法和技巧，你可以在非常大的数据集上进一步优化LightGBM的训练速度。

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