关于gbdt机器学习的信息

LightGBM(lgb)介绍

LGB（LightGBM）是一种机器学习框架，而不是内存的度量单位。MB（Megabyte）是内存容量的度量单位。通常，LGB（LightGBM）在机器学习中使用的内存量取决于数据集的大小、特征的数量和模型的复杂度等因素。内存的使用量会随着数据集的增大而增加。

print（Start training...） lgb_train = lgb.train（...， metric=None， feval=feval_func）注意：要使用feval函数代替度量，您应该设置度量参数 metric “None”。分类参数与回归参数我之前提到的大多数事情对于分类和回归都是正确的，但是有些事情需要调整。

Lgbmaxbin的作用相当于直方图中某个特征的连续数据弱分类使用num_leaves，因为LightGBM使用的是leaf-wise的算法，因此在调节树的复杂程度时，使用的是num_leaves而不是max_depth。大致换算关系：num_leaves=2^（max_depth）。它的值的设置应该小于2^（max_depth），否则可能会导致过拟合。

而Lightgbm可以直接支持category特征的处理，在用pandas结构使用LGB时可以指定哪一列是类别型数据，省去one-hot的步骤。如果类别过多，如商品ID，在one-hot处理后数据会变得过于稀疏，大大增加了训练集的大小，浪费计算资源。

lightgbm常用函数有：lgb.Dataset（）：train_data = lgb。Dataset（data， label=label， feature_name=[c1， c2， c3]， categorical_feature=[c3]， weight=w ）。LightGBM 可以直接使用 categorical features（分类特征）作为 input（输入）。

日产阳光车架号LGBP12E02HY332124代表信息如下：车架号1-3位（WMI）：WMI世界制造厂识别码。第1位代表该车辆生产国家和地区（L表示国内生产），第2-3位代表生产厂家和车辆类型。车架号4-9位（VDS）：VDS车辆特征代码。其中的第4-8位代表该车辆的种类、系列、车身和发动机类型等信息。

机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些

主要区别在于：优化目标不同：GBDT每次迭代优化的目标是损失函数的梯度，而Xgboost优化的是目标函数的目标值。学习率不同：GBDT没有学习率这个参数，而Xgboost有。

二阶泰勒展开： XGBoost在优化过程中利用了二阶导数信息，相较于只使用一阶导数的传统GBDT，它提供了更精确的优化策略。正则化与模型控制： XGBoost引入正则项，以平衡模型的偏差和方差，减少过拟合，这是传统GBDT不具备的特性。

首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现，并不是一种单一算法。xgboost里面的基学习器除了用tree（gbtree），也可用线性分类器（gblinear）。而GBDT则特指梯度提升决策树算法。

Xgboost 是GB算法的高效实现，其中基分类器除了可以使CART也可以是线性分类器。

机器学习GBDT和XGBoosts有何区别?

1、gbdt和xgboost区别如下：传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。

2、主要区别在于：优化目标不同：GBDT每次迭代优化的目标是损失函数的梯度，而Xgboost优化的是目标函数的目标值。学习率不同：GBDT没有学习率这个参数，而Xgboost有。

3、Xgboost 是GB算法的高效实现，其中基分类器除了可以使CART也可以是线性分类器。

4、首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现，并不是一种单一算法。xgboost里面的基学习器除了用tree（gbtree），也可用线性分类器（gblinear）。而GBDT则特指梯度提升决策树算法。