今天在使用数据库的时候，遇到一个场景，即在插入数据完成后需要返回此数据对应的自增主键id，但是在使用Mybatis中的generatedKey且确认各项配置均正确无误的情况下，每次插入成功后，返回的都是...1，而不是最新的自增Id。...int表示的是插入操作受影响的行数，而不是指的自增长id，那么返回的自增id到底去哪里了呢？...通过下面的Debugg我们知道自增id返回到testGenKey的原对象中去了。 举例示范配置 数据库示例表 generator的配置文件 <?...DTD MyBatis Generator Configuration 1.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-generator-config_1_
正则化 在这一节中，我将介绍lightgbm的一些重要的正则化参数。显然，这些是您需要调优以防止过拟合的参数。 您应该知道，对于较小的数据集(<10000条记录)，lightGBM可能不是最佳选择。...feature_fraction 特征分数或子特征处理列采样，LightGBM将在每次迭代(树)上随机选择特征子集。例如，如果将其设置为0.6,LightGBM将在训练每棵树之前选择60%的特性。...例如，一个特征有k个不同的类别，有2^(k-1) -1个可能的划分，通过fisher方法，可以改进到k * log(k)，通过找到分类特征中值排序直方图的最佳分割方式。...Feval函数应该接受两个参数: preds 、train_data 并返回 eval_name、eval_result、is_higher_better 让我们一步一步地创建一个自定义度量函数。...您可以了解用于lightGBM和XGBoost的许多问题的最佳默认参数。
例如，在LightGBM中，一个重要的超参数是增加轮数。验证损失可用于找到最佳数量的助推轮次。...1、训练损失:在LightGBM中定制训练损失需要定义一个包含两个梯度数组的函数，目标和它们的预测。反过来，该函数应该返回梯度的两个梯度和每个观测值的hessian数组。...我们使用Friedman 1合成数据集，进行了8,000次训练观察，2,000次验证观察和5,000次测试观察。 验证集用于找到优化验证损失的最佳超参数集。...它通过相对较少的增强迭代次数给出最佳的非对称MSE分数。 损失与我们关心的一致！ 让我们仔细看看剩余直方图以获得更多细节。 ? 不同模型预测的残差直方图。...最好采用精益的、迭代的方法，首先从一个简单的基线模型开始，比如一个随机森林。在下一次迭代中，您可以采用像LightGBM这样更复杂的模型，并进行超参数优化。
： · 关于XGboost的不足之处: § 1）每轮迭代时，都需要遍历整个训练数据多次。...传统算法： 1），垂直划分数据（对特征划分），不同的worker有不同的特征集 2），每个workers找到局部最佳的切分点{feature,threshold} 3），workers使用点对点通信，找到全局最佳切分点...5.1.1，Lightgbm中的特征并行： 每个worker保存所有的数据集，这样找到全局最佳切分点后各个worker都可以自行划分，就不用进行广播划分结果，减小了网络通信量。...过程如下： 1），每个workers找到局部最佳的切分点{feature,threshold} 2），workers使用点对点通信，找到全局最佳切分点 3），每个worker根据全局全局最佳切分点进行节点分裂...(#machine∗#feature∗#bin) 3.2），采用collective communicationalgorithm(如“All Reduce”)进行通讯（相当于有一个中心节点，通讯后在返回结果
图 2 绘制了每个 MaxBin 值的最佳（在所有参数和迭代中）测试 MSE。在每个面板上，实心曲线绘制 L2 回归的最佳测试 MSE 和 Lp 回归的虚线曲线（在最佳 p 处）。...图 3 绘制了所有三个包的 L2 回归的最佳测试 MSEs：ABC-Boost（L2）、XGBoost 和 LightGBM，MaxBin 范围为 10 到 10^4。...最后，在图 7 中，绘制了每组参数（J，ν，MaxBin）的所有 M=10000 次迭代的测试误差历史，以比较 RobustLogitBoost 与 XGBoost 和 LightGBM。...（ii）“gap”参数 g 表示仅在每个 g+1 迭代中进行基类搜索。（iii）最后“预热”参数 w 指定搜索仅在为 w 迭代训练了鲁棒 LogitBoost 或 MART 之后开始。...最后，值得一提的是，在作者所有关于增强技术和树模型的论文中，包括 Li 等人（2007），在实现过程中，始终使用“最佳优先”的树生长策略。
此外，大多数GBM实现在每次迭代中都需要遍历整个数据集来计算梯度，这在数据量巨大时效率低下。因此，需要一个既能高效处理大规模数据又能保持模型准确度的算法。...官方学习地址：https://lightgbm.readthedocs.io/en/stable/LightGBM的原理1、基于直方图的决策树算法：原理：LightGBM使用直方图优化技术，将连续的特征值离散化成特定的...7、支持多种损失函数：特点：除了常用的回归和分类的损失函数外，LightGBM还支持自定义损失函数，满足不同的业务需求。8、正则化和剪枝：原理：提供了L1和L2正则化项来控制模型复杂度，避免过拟合。...准确性最佳优先的生长策略：LightGBM 采用的 leaf-wise 生长策略可以更紧密地拟合数据，通常可以得到比水平分割更好的精度。...导入库In 1:import numpy as npimport lightgbm as lgbfrom sklearn.model_selection import train_test_split,
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...PK 结果揭晓 （一）运行时间& 准确度得分 Top 1：LightGBM Top 2：CatBoost Top 3：XGBoost ?...Catboost n_estimators：表示用于创建树的最大数量； learning_rate：表示学习率，用于减少梯度的级别； eval_metric：表示用于过度拟合检测和最佳模型选择的度量标准...； 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）。...有助于防止过度拟合； num_iterations：表示增强要执行的迭代的迭代； XGBoost 参数 https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html
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。...2014年3月，XGBOOST最早作为研究项目，由陈天奇提出 （XGBOOST的部分在我的另一篇博客里： 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...三、LightGBM的细节技术 1、直方图优化 XGBoost中采用预排序的方法，计算过程当中是按照value的排序，逐个数据样本来计算划分收益，这样的算法能够精确的找到最佳划分值，但是代价比较大同时也没有较好的推广性...feature_fraction': 0.9, # 建树的特征选择比例 'bagging_fraction': 0.8, # 建树的样本采样比例 'bagging_freq': 5, # k 意味着每 k 次迭代执行...y_pred = gbm.predict(X_test, num_iteration=gbm.best_iteration) #如果在训练期间启用了早期停止，可以通过best_iteration方式从最佳迭代中获得预测
目录 1 LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比 1.2 LightGBM 的动机 1.3 Xgboost 原理 1.4 LightGBM 优化...模型 5 lightGBM的坑 5.1 设置提前停止 5.2 自动处理类别特征 5.3 自动处理缺失值 1 LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比...基于这个考虑，LightGBM 优化了对类别特征的支持，可以直接输入类别特征，不需要额外的0/1 展开。并在决策树算法上增加了类别特征的决策规则。...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。...5 lightGBM的坑 5.1 设置提前停止 如果在训练过程中启用了提前停止，可以用 bst.best_iteration从最佳迭代中获得预测结果： ypred = bst.predict(data
而LightGBM，速度快，而且准确率最高，所以，现在处理结构化数据的时候，大部分都是用LightGBM算法。...watchlist = [(xgb_train, 'train'), (xgb_test, 'val')] #训练模型并保存 # early_stopping_rounds 当设置的迭代次数较大时，...的使用 1.原生接口 import lightgbm as lgb from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载你的数据 # print('Load...X_test, num_iteration=gbm.best_iteration ) #如果在训练期间启用了早期停止，可以通过best_iteration方式从最佳迭代中获得预测...of used features: 10 [LightGBM] [Info] Start training from score 0.012000 [1] valid_0's auc: 0.814399
1）贪心算法 从深度为 0 的树开始，对每个叶节点枚举所有的可用特征； 针对每个特征，把属于该节点的训练样本根据该特征值进行升序排列，通过线性扫描的方式来决定该特征的最佳分裂点，并记录该特征的分裂收益；...选择收益最大的特征作为分裂特征，用该特征的最佳分裂点作为分裂位置，在该节点上分裂出左右两个新的叶节点，并为每个新节点关联对应的样本集 回到第 1 步，递归执行到满足特定条件为止 那么如何计算每个特征的分裂收益呢...下图给出不同种分裂策略的 AUC 变换曲线，横坐标为迭代次数，纵坐标为测试集 AUC，eps 为近似算法的精度，其倒数为桶的数量。...位去存储直方图，相当于减少了 1/8； 计算代价更小：计算特征分裂增益时，XGBoost 需要遍历一次数据找到最佳分裂点，而 LightGBM 只需要遍历一次 k 次，直接将时间复杂度从 O(#data...假设有某维特征有 k 个类别，则有 2^{(k-1)} - 1 中可能，时间复杂度为 O(2^k) ，LightGBM 基于 Fisher 大佬的 《On Grouping For Maximum Homogeneity
1）贪心算法 从深度为 0 的树开始，对每个叶节点枚举所有的可用特征； 针对每个特征，把属于该节点的训练样本根据该特征值进行升序排列，通过线性扫描的方式来决定该特征的最佳分裂点，并记录该特征的分裂收益；...选择收益最大的特征作为分裂特征，用该特征的最佳分裂点作为分裂位置，在该节点上分裂出左右两个新的叶节点，并为每个新节点关联对应的样本集 回到第 1 步，递归执行到满足特定条件为止 那么如何计算每个特征的分裂收益呢...位去存储直方图，相当于减少了 1/8； 计算代价更小：计算特征分裂增益时，XGBoost 需要遍历一次数据找到最佳分裂点，而 LightGBM 只需要遍历一次 k 次，直接将时间复杂度从 O(#data...假设有某维特征有 k 个类别，则有 2^{(k-1)} - 1 中可能，时间复杂度为 O(2^k) ，LightGBM 基于 Fisher 大佬的 《On Grouping For Maximum Homogeneity...LightGBM 则不进行数据垂直划分，每台机器都有训练集完整数据，在得到最佳划分方案后可在本地执行划分而减少了不必要的通信。
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。...该平衡算法由算法1展示： ? 2.4 LightGBM分类器 LightGBM算法是机器领域中一种新的、功能强大的算法。它是一个基于梯度增强框的用决策树算法进行学习的架梯度增强决策树(GBDT)。...为了减少损失函数，GBDT使用线性搜索迭代标准。如果实验数据集大且特征多，则GBDT算法不能达到令人满意的精度和效率。该集成算法的主要代价是在决策树学习过程中寻找最佳分割点。...是否使用数据平衡技术的预测结果对比 表3列出了使用不同分类器的预测结果，可以看出使用LightGBM的预测性能是最佳的。 ? 表3.
而LightGBM，速度快，而且准确率最高，所以，现在处理结构化数据的时候，大部分都是用LightGBM算法。...watchlist = [(xgb_train, 'train'), (xgb_test, 'val')] #训练模型并保存 # early_stopping_rounds 当设置的迭代次数较大时，...Accuracy : 0.936 LIghtGBM的使用 1.原生接口 import lightgbm as lgb from sklearn.metrics import mean_squared_error...X_test, num_iteration=gbm.best_iteration ) #如果在训练期间启用了早期停止，可以通过best_iteration方式从最佳迭代中获得预测...of used features: 10 [LightGBM] [Info] Start training from score 0.012000 [1] valid_0's auc: 0.814399
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。...2、工程实现 1）块结构设计 我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是在每次寻找最佳分裂点是都需要对特征的值进行排序。...位去存储直方图，相当于减少了 1/8； 计算代价更小：计算特征分裂增益时，XGBoost 需要遍历一次数据找到最佳分裂点，而 LightGBM 只需要遍历一次 k 次，直接将时间复杂度从 ?...对直方图进行排序，然后在排序的直方图上找到最佳分割。此外，LightGBM 还加了约束条件正则化，防止过拟合。 ?...LightGBM 则不进行数据垂直划分，每台机器都有训练集完整数据，在得到最佳划分方案后可在本地执行划分而减少了不必要的通信。
1. LightGBM动机 互联网领域的算法应用，通常背后都有海量的大数据。深度学习中一系列神经网络算法，都是以mini-batch的方式喂数据迭代训练的，总训练数据量不受内存限制。...XGB 优缺点归纳如下： 1）精确贪心算法 轮迭代时，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。...5.决策树生长策略 1）树生长策略调整 直方图算法之上，LightGBM 进行进一步的优化。...② 计算分裂阈值的过程 先看该特征下划分出的 bin 容器的个数，如果 bin 容器的数量小于4，直接使用 one vs other 方式，逐个扫描每一个 bin 容器，找出最佳分裂点。...1）特征并行 LightGBM 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。
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