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LightGBM 是微软开发的一个强大的开源梯度提升框架。它旨在高效和可扩展,能够处理大型数据集和高维特征。LightGBM结合使用基于梯度的单边采样(GOSS)和独占特征捆绑(EFB)来降低计算成本并提高模型的准确性.
LightGBM 支持各种目标函数,可用于回归和分类问题。它还提供了一些高级功能,例如提前停止、交叉验证和超参数调整,以帮助用户构建稳健的模型。此外,它还为流行的编程语言(如 Python、R 和 C++)提供接口,使其易于集成到现有的数据科学工作流程中.
总体而言,LightGBM 是构建高性能梯度提升模型的热门选择,尤其是对于大规模和高维数据集.
LightGBM是一个开源的梯度提升框架,由微软公司在2017年推出。它旨在提供一个高效、可扩展、准确和易于使用的机器学习工具,可以处理大规模数据和高维特征,适用于回归、分类和排序等各种任务.
LightGBM的起源可以追溯到GBDT(梯度提升决策树)算法,它是一种基于决策树的机器学习方法,通过递归地训练一系列的决策树来构建一个强大的预测模型。GBDT已经被广泛应用于各种领域,例如推荐系统、广告和金融等。然而,GBDT算法仍然存在一些限制,例如对于高维数据和大规模数据集的处理效率不高.
为了解决这些问题,LightGBM引入了一些创新性的技术,如基于梯度的单侧采样(GOSS)和独占特征绑定(EFB)等,以提高训练速度和准确性。此外,LightGBM还支持并行化处理、GPU加速、多种损失函数和多种分类器等功能,使其在大规模数据和高维特征的处理中表现出色。这些优势使得LightGBM在学术界和工业界都得到广泛的应用和认可.
基于上述优点,LightGBM适用于以下场景:
htGBM的安装可以通过多种方式进行,这里介绍两种较为常用的方式:使用Anaconda安装和使用pip安装.
使用Anaconda安装:
首先,需要安装Anaconda(如果已经安装,可以跳过此步骤)。在Anaconda官网上下载对应版本的Anaconda安装程序,安装过程中可以根据需要选择添加环境变量、设置路径等选项.
打开Anaconda Prompt,输入以下命令创建一个新的conda环境(例如,取名为lgb):
conda create -n lgb python=3.7
其中,python=3.7表示创建Python 3.7的环境,可以根据需要选择其他版本.
激活lgb环境:
conda activate lgb
安装LightGBM:
conda install lightgbm
或者 。
pip install lightgbm
安装完成后,可以使用以下命令验证LightGBM是否安装成功:
python -c "import lightgbm; print(lightgbm.__version__)"
如果输出了LightGBM的版本号,则说明安装成功。由于LightGBM是一个C++库,安装时还需要安装C++编译器和相关的开发工具.
为了更好地使用LightGBM,需要配置相应的环境。主要包括以下几个方面:
具体来说,可以按照以下步骤进行LightGBM环境的配置:
数据格式的配置:根据数据的格式选择不同的数据读取函数,例如:
import pandas as pd
import numpy as np
import lightgbm as lgb
# 读取CSV格式的数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将numpy数组转换为Dataset格式
X_train = np.random.rand(100, 10)
y_train = np.random.rand(100)
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
参数设置的配置:使用参数字典进行参数的配置,例如:
params = {
'boosting_type': 'gbdt',
'objective': 'binary',
'num_leaves': 31,
'learning_rate': 0.05,
'feature_fraction': 0.9
}
并行加速的配置:使用参数控制并行加速的方式和线程数,例如:
params = {
'num_threads': 4,
'device': 'cpu'
}
GPU加速的配置:在使用GPU进行加速时,需要安装相应的GPU驱动程序和CUDA工具包,然后在参数中指定使用GPU和相关的参数,例如:
params = {
'device': 'gpu',
'gpu_platform_id': 0,
'gpu_device_id': 0
}
配置完成后,就可以使用LightGBM进行模型训练和预测了.
LightGBM是一个开源的机器学习库,提供了高效的梯度提升决策树算法。在使用LightGBM之前,需要先将其编译并安装到系统中。下面介绍一下LightGBM的编译和安装过程.
首先需要从LightGBM的GitHub仓库中下载源码。可以使用以下命令进行下载:
bashCopy code
git clone --recursive https://github.com/microsoft/LightGBM
这里使用了 --recursive 选项,可以同时下载LightGBM的子模块.
LightGBM依赖于一些第三方库,需要先安装这些依赖项。具体依赖项的安装方法因操作系统而异,以下是一些常见操作系统的安装方法:
Ubuntu/Debian
sudo apt-get install cmake libboost-dev libboost-system-dev libboost-filesystem-dev
CentOS/Fedora
sudo yum install cmake boost-devel
macOS (使用Homebrew)
brew install cmake boost
进入LightGBM源码目录,使用以下命令进行编译:
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4
这里使用了 -j4 选项,可以同时编译4个文件。编译完成后,可以在 build 目录下找到 lightgbm 可执行文件.
可以使用以下命令将LightGBM安装到系统中:
sudo make install
这样,LightGBM就安装到了系统中。可以使用以下命令检查LightGBM是否安装成功:
lightgbm --version
如果输出了LightGBM的版本号,就说明安装成功了.
需要注意的是,LightGBM还支持使用GPU进行加速,可以通过设置相关的编译选项启用GPU加速。具体方法可以参考LightGBM的官方文档.
A. 数据准备和特征工程 。
import pandas as pd
import numpy as np
# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 划分数据集为训练集、验证集和测试集
train_data = data.loc[:8000, :]
val_data = data.loc[8000:9000, :]
test_data = data.loc[9000:, :]
# 处理缺失值
train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True)
val_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True)
test_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True)
# 特征选择和变换
features = ['age', 'sex', 'income']
train_X = train_data[features]
train_y = train_data['label']
val_X = val_data[features]
val_y = val_data['label']
test_X = test_data[features]
test_y = test_data['label']
B. 构建LightGBM模型 。
import lightgbm as lgb
# 构建LightGBM模型
params = {
'objective': 'binary',
'metric': 'binary_logloss',
'num_leaves': 31,
'learning_rate': 0.1
}
lgb_train = lgb.Dataset(train_X, train_y)
lgb_val = lgb.Dataset(val_X, val_y, reference=lgb_train)
model = lgb.train(params, lgb_train, valid_sets=lgb_val, num_boost_round=100)
C. 训练和调整LightGBM模型 。
# 使用交叉验证防止过拟合
cv_results = lgb.cv(params, lgb_train, num_boost_round=100, nfold=5, stratified=False, shuffle=True)
# 调整超参数
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {
'num_leaves': [31, 64, 128],
'learning_rate': [0.1, 0.01, 0.001]
}
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(train_X, train_y)
D. 应用LightGBM模型进行预测 。
# 使用训练好的LightGBM模型进行预测
y_pred = model.predict(test_X)
# 对概率进行阈值处理,将大于0.5的预测为正类,小于等于0.5的预测为负类
y_pred_binary = np.where(y_pred > 0.5, 1, 0)
# 计算预测性能
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score
acc = accuracy_score(test_y, y_pred_binary)
prec = precision_score(test_y, y_pred_binary)
rec = recall_score(test_y, y_pred_binary)
f1 = f1_score(test_y, y_pred_binary)
auc = roc_auc_score(test_y, y_pred)
print('Accuracy:', acc)
print('Precision:', prec)
print('Recall:', rec)
print('F1 score:', f1)
print('ROC AUC score:', auc)
二分类任务,乳腺癌数据集 。
import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据
data = load_breast_cancer()
X, y = data.data, data.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建LightGBM模型
lgb_model = lgb.LGBMClassifier(
num_leaves=31,
learning_rate=0.05,
n_estimators=20
)
# 训练LightGBM模型
lgb_model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = lgb_model.predict(X_test)
# 计算预测性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
一个实际的案例研究是使用 LightGBM 对房价数据集进行建模和预测。该数据集包含房屋的各种特征,例如房屋的大小、位置、房间数量、卫生间数量等等,以及每个房屋的销售价格.
在处理房价数据集时使用的 LightGBM 特定技术和方法:
使用 LightGBM 对房价数据集进行建模和预测的示例代码:
import pandas as pd
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据集
data = pd.read_csv('house_prices.csv')
# 划分数据集
train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(
data.drop('SalePrice', axis=1), data['SalePrice'], test_size=0.2, random_state=42)
# 定义 LightGBM 数据集
train_dataset = lgb.Dataset(train_data, label=train_target)
# 设置参数
params = {
'boosting_type': 'gbdt',
'objective': 'regression',
'metric': 'rmse',
'num_leaves': 31,
'learning_rate': 0.05,
'feature_fraction': 0.9
}
# 训练模型
num_round = 100
bst = lgb.train(params, train_dataset, num_round)
# 测试模型
test_pred = bst.predict(test_data)
test_rmse = mean_squared_error(test_target, test_pred) ** 0.5
print('RMSE on test set: {:.2f}'.format(test_rmse))
最后此篇关于机器学习-集成学习LightGBM的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于机器学习-集成学习LightGBM的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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