LightGBM初探

发布于：2024/10/08 作者：沈大力 浏览量：999+ 评论：0

标签： 生物信息 工具/方法/算法 Python

摘要： 去年做项目用了下XGBoost，今天看到一篇用LightGBM的论文，似乎这个算法效果也挺好的，于是在GPT的帮助下写了个LightGBM的demo，记录一下。

关于LightGBM的介绍我就不多说了，百度谷歌一搜一大堆。懒得查的话可以问GPT，或者看一下这篇介绍：

CSDN博客LightGBM详解-CSDN博客文章浏览阅读10w+次，点赞267次，收藏1.6k次。1 LightGBM原理1.1 GBDT和 LightGBM对比​ 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blog.csdn.net↗

上面那篇文章很详细的介绍了LightGBM的原理，超参数等等，也给了代码demo，各位感兴趣的也可以直接参考上文。下面是我自己根据我的思路写的代码。这里以sklearn中的iris数据集为例。

 

 

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