LightGBM是个快速的，分布式的，高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序，分类，回归以及很多其他的机器学习任务中。
但我一直对了解哪些参数对性能的影响最大以及我应该如何调优lightGBM参数以最大限度地利用它很感兴趣。
尽管依赖问题非常棘手，但明白包管理以及包编译安装原理有助于我们深刻理解计算机基本原理，避免成为一个调包侠。
环境配置过程是一个很头疼的事情，网上参考资料参差不齐，按照一个教程去执行，总是会出问题，把折腾的过程总结起来，供大家参考。
监督式聚类和异常检测是在监督学习框架下进行的一种特殊形式的数据分析技术。在Python中，LightGBM提供了一些功能来执行监督式聚类和异常检测任务。本教程将详细介绍如何使用LightGBM进行监督式聚类和异常检测，并提供相应的代码示例。
互联网上有很多关于梯度提升的很好的解释(我们在参考资料中分享了一些选择的链接)，但是我们注意到很少有人提起自定义损失函数的信息：为什么要自定义损失函数，何时需要自定义损失函数，以及如何自定义损失函数。
深度集成和迁移学习是提高模型性能和泛化能力的重要技术。在Python中，LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，可以与其他模型进行深度集成，同时也支持迁移学习。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行深度集成与迁移学习，并提供相应的代码示例。
https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Installation-Guide.html#macos
数据库技术，泛指熟练使用SQL技术，不仅是各种关系型数据库的SQL，还有各种大数据平台的SQL，例如Hive-SQL、Spark-SQL等。 对于SQL技术这块，我们重点要掌握增删改查的四种操作，以及与编程语言的交互。 通过SQL技术，我们可以有效完成如下工作：
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，常用于分类和回归任务。在实际应用中，数据通常包含各种类型的特征，其中类别特征是一种常见的类型。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM处理类别特征和数据，包括数据预处理、特征工程和模型训练等，并提供相应的代码示例。
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，通过并行化和分布式训练，可以加速模型训练过程，特别是在处理大规模数据集时。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行并行化和分布式训练，并提供相应的代码示例。
今天给大家介绍Mohammad Ali Moni与Ulfarsson等人在Briefings in Bioinformatics上发表的文章“PreDTIs: prediction of drug–target interactions based on multiple feature information using gradient boosting framework with data balancing and feature selection techniques”。发现药物 - 靶点（蛋白质）相互作用（DTIS）对于研究和开发新的药物具有重要意义，对制药行业和患者具有巨大的优势。然而，使用实验室实验方法对DTI的预测通常是昂贵且耗时的。因此，已经为此目的开发了不同的基于机器学习的方法，但仍有需要提升的空间。此外，数据不平衡和特征维度问题是药物目标数据集中的一个关键挑战，这可以降低分类器性能。该文章提出了一种称为PreDTIs的新型药物 – 靶点相互作用预测方法。首先，蛋白质序列的特征载体由伪定位特异性评分矩阵（PSEPSSM），二肽组合物（DC）和伪氨基酸组合物（PSEAAC）提取;并且药物用MACCS子结构指数编码。此外，我们提出了一种快速算法来处理类别不平衡问题，并开发MoIFS算法，以删除无关紧要和冗余特征以获得最佳最佳特征。最后，将平衡和最佳特征提供给LightGBM分类器的以识别DTI，并应用5折CV验证测试方法来评估所提出的方法的预测能力。预测结果表明，所提出的模型预测显着优于预测DTIS的其他现有方法，该文章的模型可用于发现未知疾病或感染的新药。
特征工程是机器学习中至关重要的一部分，它直接影响到模型的性能和泛化能力。在LightGBM中进行高级特征工程可以进一步提高模型的效果。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行高级特征工程，并提供相应的代码示例。
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，但其黑盒性质使得理解模型变得困难。为了提高模型的可解释性，我们需要一些技术来解释模型的预测结果和特征重要性。本教程将介绍如何在Python中使用LightGBM进行模型解释和提高可解释性，并提供相应的代码示例。
LightGBM是个快速的，分布式的，高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序，分类，回归以及很多其他的机器学习任务中。 在竞赛题中，我们知道XGBoost算法非常热门，它是一种优秀的拉动框架，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的上开源了一个新的升压工具--LightGBM。在不降低准确率的前提下，速度提升了10倍左右，占用内存下降了3倍左右。因为他是基于决策树算法的，它采用最优的叶明智策略分裂叶子节点，然而其它的提升算法分裂树一般采用的是深度方向或者水平明智而不是叶，明智的。因此，在LightGBM算法中，当增长到相同的叶子节点，叶明智算法比水平-wise算法减少更多的损失。因此导致更高的精度，而其他的任何已存在的提升算法都不能够达。与此同时，它的速度也让人感到震惊，这就是该算法名字 灯 的原因。 2014年3月，XGBOOST最早作为研究项目，由陈天奇提出 （XGBOOST的部分在另一篇博客里：https://blog.csdn.net/huacha__/article/details/81029680 2017年1月，微软发布首个稳定版LightGBM 在微软亚洲研究院AI头条分享中的「LightGBM简介」中，机器学习组的主管研究员王太峰提到：微软DMTK团队在github上开源了性能超越其它推动决策树工具LightGBM后，三天之内星了1000+次，叉了超过200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式” “代码清晰易懂”，“占用内存小”等。以下是微软官方提到的LightGBM的各种优点，以及该项目的开源地址。
时间序列数据在许多领域中都非常常见，如金融、气象、交通等。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，可以用于时间序列建模。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行时间序列建模，并提供相应的代码示例。
在机器学习任务中，特征选择是提高模型性能和减少过拟合的重要步骤之一。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，提供了内置的特征重要性评估功能，帮助用户选择最重要的特征进行模型训练。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行特征选择与重要性评估，并提供相应的代码示例。
本文介绍了LightGBM库，它是一个快速、分布式、高性能的梯度提升框架，支持分类和回归任务。LightGBM采用基于决策树的算法，具有高速、高精确度、可扩展性等特点。同时，文章还介绍了如何安装和配置LightGBM，以及如何使用LightGBM进行数据建模和预测。
相关文章： R+python︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb（预测）+xgboost（回归）双案例解读 python︱sklearn一些小技巧的记录（训练集划分/pipelline/交叉验证等）
异常值是数据中的特殊点，可能导致模型的不准确性和不稳定性。在使用LightGBM进行建模时，处理异常值是非常重要的一步，以确保模型的鲁棒性和可靠性。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行异常值处理和鲁棒建模，并提供相应的代码示例。
macos 报错 OSError: dlopen(/Users/yanerrol/opt/anaconda3/envs/py366/lib/python3.6/site-packages/lightgbm/lib_lightgbm.so, 6): Library not loaded: /usr/local/opt/libomp/lib/libomp.dylib Referenced from: /Users/yanerrol/opt/anaconda3/envs/py366/lib/python3.6
现在，我们将了解一个与经典ARIMA时间序列建模不同的新领域。在监督学习模型中，仅仅使用单变量时间序列似乎信息有限，预测也比较困难。因此，为了生成足够的特征，我们需要采取一些方法，例如创建大量的滞后变量。此外，关于预测目标值，我们需要用过去的项来预测未来的项，而且需要决定是一步领先还是多步领先。
不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM，在三天之内GitHub上被star了1000次，fork了200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。
数据科学竞赛是学习各类算法、深入理解数据科学、提升和挑战自己的绝佳机会，而这些竞赛中有一些常用的模型。
上个月瞅了眼之前写的这个系列的两篇文章，感觉自己写的东西有点烂，于是打算重新来过，无奈时间精力有限，因此打算寒假期间再重新开始写这个系列。然后这里想分享一篇机器学习相关的好文，原文链接如下：
【新智元导读】受欢迎的机器学习项目很多，它们受欢迎的程度体现在在 GitHub 上获得的星数（Star）。新智元不久前介绍了 GitHub 上星数最多的16个深度学习应用项目，本文作者发掘了几个数据科学和机器学习被人错过的好项目。即使你不需要使用这些特定的工具，但检查它们的实现细节或项目的代码，可能带给你一些新的启发。 Hyperopt-sklearn Star：219 GitHub地址：https://github.com/hyperopt/hyperopt-sklearn Hyperopt-sklear
[LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf [99] valid_0's multi_logloss: 0.264218 [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf [100] valid_0's multi_logloss: 0.264481 [0, 1, 1, 0, 2, 1, 2, 0, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 2, 1, 0, 0, 1, 2] 0.9666666666666667
1、先通过brew安装 cmake、gcc brew install cmake brew install libomp brew install gcc@7 --without-multilib 2、再make安装LightGBM: git clone --recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM ; cd LightGBM export CXX=g++-7 CC=gcc-7 mkdir build ; cd build cmake .. make -
大家好，我是北海 很少登陆 Gmail，前天收验证码登了一下，发现收到一封某初创公司CTO的来信。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41
去年实习时，因为项目需要，接触了一下Learning to Rank(以下简称L2R)，感觉很有意思，也有很大的应用价值。L2R将机器学习的技术很好的应用到了排序中，并提出了一些新的理论和算法，不仅有效地解决了排序的问题，其中一些算法(比如LambdaRank)的思想非常新颖，可以在其他领域中进行借鉴。鉴于排序在许多领域中的核心地位，L2R可以被广泛的应用在信息(文档)检索，协同过滤等领域。
【导读】XGBoost、LightGBM 和 Catboost 是三个基于 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）代表性的算法实现，今天，我们将在三轮 Battle 中，根据训练和预测的时间、预测得分和可解释性等评测指标，让三个算法一决高下！
虽然现在深度学习大行其道，但以XGBoost、LightGBM和CatBoost为代表的Boosting算法仍有其广阔的用武之地。抛开深度学习适用的图像、文本、语音和视频等非结构化的数据应用，Boosting算法对于训练样本较少的结构化数据领域仍然是第一选择。本文先对前述章节的三大Boosting的联系与区别进行简单阐述，并一个实际数据案例来对三大算法进行对比。然后对常用的Boosting算法超参数调优方法进行介绍，包括随机调参法、网格搜索法和贝叶斯调参法，并给出相应的代码示例。
CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/
现象 背景 pip install lightgbm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 我的电脑是mac，芯片是苹果M1（苹果M1的芯片安装软件时有时会有兼容性问题发生） jupyter lab的notebook中执行 import lightgbm as lgb lgb_classifier = lgb.LGBMClassifier() 出现下面错误 Referenced from: /opt/homebrew/anaconda3/envs/bil
看完一篇介绍文章后，第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性。日前看到微软已经公开了这一算法，而且已经发开python版本，本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后，就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习并更新在本帖下~ 哈哈
这些系统下的 XGBoost 安装，大家只要基于 pip 就可以轻松完成了，在命令行端输入命令如下命令即可等待安装完成。
久前微软 DMTK (分布式机器学习工具包)团队在 GitHub 上开源了性能超越其他 boosting 工具的 LightGBM 知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的 LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。 GBDT ： GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合
LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，具有许多可调参数。为了优化模型性能，通常需要进行调参和超参数优化。本教程将介绍如何在Python中使用不同的技术来进行自动调参和超参数优化，以提高LightGBM模型的性能。
日本最大的社区购物应用Mercari遇到了一个问题。他们希望向卖家提供定价建议，但这很难，因为他们的卖家能够在Mercari上放置任何东西。
LightGBM相关知识模块：Histogram VS pre-sorted，leaf-wiseVS level-wise，特征并行和数据并行，顺序访问梯度，支持类别特征， CatBoost(了解)。
Python对数据科学如此重要的原因之一是它海量的数据分析和可视化库。在本文中，我们讨论了最受欢迎的一些。
我国有大量的资金都流入了房地产行业，同时与其他行业有着千丝万缕的联系，可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用（点击文末“阅读原文”获取爬虫代码）。
作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员，大家每天都要用到 python。在本文中，我们将讨论一些 python 中的顶级库，开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据，并进行机器学习研究。
上文中我们了解了一下XGBoost的原理，本文再来了解一下GBDT的另一个进化算法LightGBM，从原理上来说它和GBDT及XGBoost类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。
我国有大量的资金都流入了房地产行业，同时与其他行业有着千丝万缕的联系，可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用。目前对于二手房交易价格的预测主要考虑的是房屋价格受宏观因素的影响，如国家政策、经济发展水平、人口数量等，并据此推测地区房价及其走势，很少有从微观的角度来准确预测每间房屋的价格。
LightGBM 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。
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