文件名称:
GBDT算法实现框架LightGBM.zip
开发工具:
文件大小: 4mb
下载次数: 0
上传时间: 2019-07-17
详细说明： LightGBM（Light Gradient Boosting Machine） 是微软开源的一个实现 GBDT 算法的框架，支持高效率的并行训练。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、不易过拟合等优点。GBDT 在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务。GBDT 也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计 Kaggle 上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于 GBDT。LightGBM 提出的主要原因是为了解决 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。其具有以下优点 ：更快的训练速度更低的内存消耗更好的准确率分布式支持，可以快速处理海量数据 标签：LightGBM
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