Python中使用LightGBM
原文中文，约3700字，阅读约需9分钟。发表于：。人工智能领域取得了巨大进展，推动了不同算法的进步来处理复杂的任务。其中一种算法是 LightGBM，是 Light Gradient Boosting Machine 的缩写。LightGBM 因其处理海量数据集的熟练程度、速度和能力而受到关注。在本文中，我们将研究 LightGBM 是什么、它的工作方式以及如何将其引入 Python 来帮助您的 ML 模型。要理解...
LightGBM是一种高效的梯度提升框架，具有处理海量数据集的能力。它通过逐叶树生长、基于梯度的单侧采样和独占特征捆绑等关键技术实现高效率。使用Python编写LightGBM模型需要引入所需的库，加载数据集，预处理数据，训练模型，并对测试集进行预测和评估。在一个例子中，LightGBM模型在测试集中的准确率约为0.82。
