一文帶你快速掌握Python LightGBM必備知識點

更新時間：2023年06月04日 14:48:14 作者：Python數(shù)據(jù)挖掘

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一種梯度提升樹算法的高效實現(xiàn)，這篇文章為大家整理了十個LightGBM必備知識點，希望對大家有所幫助

1. 什么是LightGBM
2. LightGBM與XGBoost的區(qū)別是什么
3. 如何安裝LightGBM
4. 如何使用LightGBM進行模型訓練
5. 如何使用LightGBM進行模型預測
6. LightGBM如何處理缺失值
7. LightGBM中如何設置類別特征
8. LightGBM如何調(diào)參
9. 如何使用LightGBM進行交叉驗證
10. LightGBM支持的損失函數(shù)有哪些

1. 什么是LightGBM

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一種梯度提升樹（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）算法的高效實現(xiàn)。它由微軟開發(fā)，主要應用于分類、回歸和排序任務。

2. LightGBM與XGBoost的區(qū)別是什么

LightGBM與XGBoost都是基于GBDT的高效實現(xiàn)，主要的區(qū)別在于：

LightGBM使用Histogram-based算法，減少內(nèi)存使用和提高計算速度。

LightGBM采用帶深度限制的Leaf-wise生長策略，而XGBoost采用Level-wise生長策略。Leaf-wise策略可以降低模型過擬合的風險，但可能導致不平衡的樹結(jié)構(gòu)。

LightGBM支持類別特征，無需單獨進行獨熱編碼。

3. 如何安裝LightGBM

使用pip安裝：

pip install lightgbm

或者從源代碼編譯安裝：

git clone --recursive https://github.com/microsoft/LightGBM
cd LightGBM
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
make install

4. 如何使用LightGBM進行模型訓練

首先，需要導入lightgbm庫并準備數(shù)據(jù)：

import lightgbm as lgb
import numpy as np
import pandas as pd

# 加載數(shù)據(jù)
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
valid_data = lgb.Dataset(X_valid, label=y_valid, reference=train_data)

接下來，設置模型參數(shù)：

params = {
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'binary',
    'metric': 'binary_logloss',
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'feature_fraction': 0.9,
    'bagging_fraction': 0.8,
    'bagging_freq': 5,
    'verbose': 0
}

最后，訓練模型：

gbm = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=20, valid_sets=valid_data, early_stopping_rounds=5)

5. 如何使用LightGBM進行模型預測

y_pred = gbm.predict(X_test, num_iteration=gbm.best_iteration)

6. LightGBM如何處理缺失值

LightGBM可以自動處理缺失值。在分裂節(jié)點時，LightGBM會將缺失值分到增益最大的一側(cè)。

7. LightGBM中如何設置類別特征

在創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時，可以通過categorical_feature參數(shù)設置類別特征：

train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train, categorical_feature=['col1', 'col2'])

8. LightGBM如何調(diào)參

主要的調(diào)參參數(shù)包括：

num_leaves：葉子節(jié)點數(shù)量，決定了樹的復雜度。

min_data_in_leaf：葉子節(jié)點最小樣本數(shù)，避免過擬合。

max_depth：樹的最大深度。

learning_rate：學習率。

feature_fraction：特征采樣比例。

bagging_fraction：樣本采樣比例。

bagging_freq：進行Bagging的頻率。

lambda_l1和lambda_l2：L1和L2正則化。

9. 如何使用LightGBM進行交叉驗證

使用lgb.cv()函數(shù)進行交叉驗證：

cv_results = lgb.cv(params, train_data, num_boost_round=100, nfold=5, stratified=False, shuffle=True, metrics='rmse', early_stopping_rounds=10, verbose_eval=50, show_stdv=True, seed=0)