【Deepin 20系统】机器学习分类算法模型xgboost、lightgbm、catboost安装及使用
1 安装 conda安装一直未成功，只有用pip安装 pip install xgboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install lightgbm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install catboost -i https://pypi...
Python实现LightGBM回归模型(LGBMRegressor算法)项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...
Python实现LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战
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阿里云ODPS PySpark任务使用mmlspark/synapseml运行LightGBM进行Boosting算法的高效训练与推理
1. 背景、问题、需求以及解决难点概述 如题，GBDT（Gradient Boosted Decision Trees）是一类机器学习算法，作为Boosting思想的代表，广泛的应用于各种任务中，特别是回归和分类问题，通过迭代地添加弱学习器（通常是决策树）并不断拟合预测残差来提升整体模型的性能。微软的LightGBM与陈天奇博士的XGBoost均是对GBDT算法的高效工程实现。 ...
怎么在python中改进lightgbm 算法
改进 LightGBM 算法通常涉及一系列步骤，这取决于你的数据集、问题的特点以及已有模型的性能。以下是一些建议： 数据预处理和特征工程： 处理缺失值： 使用适当的方法填充或删除缺失值。 异常值处理： 检测并处理异常值，以确保模型对数据的噪声具有鲁棒性。 特征缩放： 确保特征在相似的范围内，可以使用标准化或归一化等方法。 ...
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...
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、DTR 决策树算法5、RFR 随机森林算法6、ExtraTR 极端随机树算法7、SGDR 随机...
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