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微軟官方介紹
#先安裝cmake和gcc，安裝過的直接跳過前兩步
brew install cmake
brew install gcc
git clone --recursive
cd lightgbm
#在cmake之前有一步新增環境變數
export cxx=g++-8 cc=gcc-8
mkdir build ; cd build
cmake ..
make -j4
# 然後在python中安裝lightgbm
pip3 install --no-binary :all: lightgbm
在import lightgbm時可能會出現如下的bug:
oserror: dlopen(/usr/local/lib/python3.6/site-packages/lightgbm/lib_lightgbm.so, 6): library not loaded: /usr/local/opt/gcc/lib/gcc/7/libgomp.1.dylib
referenced from: /usr/local/lib/python3.6/site-packages/lightgbm/lib_lightgbm.so
reason: image not found
/issues/1369
lightgbm （light gradient boosting machine）( )是乙個實現 gbdt 演算法的框架，支援高效率的並行訓練，並且具有以下優點：
在競賽題中，我們知道xgboost演算法非常熱門，它是一種優秀的拉動框架，但是在使用過程中，其訓練耗時很長，記憶體占用比較大。
在2023年年1月微軟在github的上開源了乙個新的公升壓工具–lightgbm。在不降低準確率的前提下，速度提公升了10倍左右，占用記憶體下降了3倍左右。因為他是基於決策樹演算法的，它採用最優的葉明智策略**葉子節點，然而其它的提公升演算法**樹一般採用的是深度方向或者水平明智而不是葉明智的。因此，在lightgbm演算法中，當增長到相同的葉子節點，葉明智演算法比水平-wise演算法減少更多的損失。因此導致更高的精度，而其他的任何已存在的提公升演算法都不能夠達。與此同時，它的速度也讓人感到震驚，這就是該演算法名字 燈 的原因。
2023年3月，xgboost最早作為研究專案，由陳天奇提出
2023年1月，微軟發布首個穩定版lightgbm
lightgbm安裝教程
LightGBM模型引入和原理介紹
如何減少資料量 常用的減少訓練資料量的方式是down sample。例如在 5 中，權重小於閾值的資料會被過濾掉，sgb在每一輪迭代中用隨機的子集訓練弱學習器 在 6 中，取樣率會在訓練過程中動態調整。但是，所有這些工作除了sgb外都是基於adaboost的，並且由於gbdt沒有資料例項的權重，所以...
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解決如下問題 docker的架構介紹和基本使用 守護程序負責來與映象，倉庫和容器進行交流 docker的一些常用方法 1.執行daocloud.io nginx，由80埠對映在本地8080埠上 docker run p 8080 80 d daocloud.io nginx p 做埠對映，d 允許這...
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webpack是乙個js打包工具，不乙個完整的前端構建工具。它的流行得益於模組化和單頁應用的流行。webpack提供擴充套件機制，在龐大的社群支援下各種場景基本它都可找到解決方案。本文的目的是教會你用webpack解決實戰中常見的問題。在深入實戰前先要知道webpack的執行原理 從啟動webpac...