# 使用 LightGBM 进行预测的 Python 实践
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度提升框架，广泛应用于机器学习中的分类和回归问题。本文将介绍如何使用 LightGBM 进行预测，并提供具体的代码示例。
## LightGBM 简介
LightGBM 是微软推出的一款基于决策树的学习框架，与其他梯度提升机相比，Ligh
原创
2024-10-06 04:14:31
276阅读
在机器学习领域，线性回归是最基础也是最常用的算法之一。它通过寻找输入变量（特征）与输出变量（目标）之间的线性关系，来进行预测和分析。本文将详细介绍线性回归的训练代码以及预测函数的实现，帮助初学者掌握这一基础算法的核心原理和代码实现。什么是线性回归？线性回归是一种用于预测目标值的回归分析方法，它假设输入变量与输出变量之间存在线性关系。简单的线性回归模型可以表示为：[ y = \beta_0 + \b
综述GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。 GBDT中的树是回归树（不是分类树），GBDT用来做回归预测，调整后也可以用于分类。 G
转载
2024-05-05 07:01:54
52阅读
Python数据处理分析是很强大的，本文介绍环境搭建，依赖包的引用等，为后面学习做准备。statsmodelsstatsmodels（http://www.statsmodels.org）是一个Python库，用于拟合多种统计模型，执行统计测试以及数据探索和可视化。statsmodels包含更多的“经典”频率学派统计方法，而贝叶斯方法和机器学习模型可在其他库中找到。statsmodels是一个P
转载
2023-11-07 01:19:47
8阅读
# R语言lightGBM回归预测
## 简介
lightGBM是一种高效的梯度提升框架，为机器学习任务提供了快速而准确的预测模型。它使用基于决策树的学习算法，具有并行化处理、高效存储和高准确性的特点。在本文中，我们将介绍如何使用R语言中的lightGBM库进行回归预测。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保已经安装了R语言和lightGBM库。可以通过以下命令安装lightGBM库：
原创
2023-09-12 07:19:42
728阅读
文章目录基本简介模型构建与编译区别 cell state 和 hidden statekeras 中设置两种参数的讨论完整代码： 基本简介LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建，只对keras部分代码做重点的介绍模型构建与编译def build_model
转载
2024-04-11 10:51:06
61阅读
### Python实现LightGBM回归预测模型
本文将介绍如何使用Python实现LightGBM回归预测模型。LightGBM是一个基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法，它在训练速度和准确性方面有着优势，并且支持并行化。下面是实现该模型的步骤和代码示例。
#### 步骤概览
下面的表格展示了整个实现过程的步骤概览：
|
原创
2023-08-24 19:47:10
2115阅读
概述本文使用Kaggle上的一个公开数据集，从数据导入，清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模，交叉验证以及多个预测模型的比较全过程，注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战，主要包括以下五个方面的挑战：缺失值的挑战异常值的挑战不均衡分布的挑战(多重)共线性的挑战预测因子的量纲差异以上的几个主要挑战，对于熟悉机器学习的人来说，应该都是比较清楚的，这个案例中会涉及到五个挑战中的缺失值，量纲和共线性问
转载
2023-09-14 16:26:57
583阅读
总第161篇/张俊红1.回归模型简介我们先来看一下什么是回归模型，以下解释来源于百度百科：回归模型是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。回归模型最重要的两个应用场景就是预测分析和因果关系分析，比如我们上学的时候学过的一元一次方程组y = kx + b就是一个最简单的回归模型，当我们知道一个x时
转载
2024-03-20 09:18:10
73阅读
xgboost 和 LightGBM 都是优秀的梯度提升框架，它们各自具有一些独特的优点和缺点，选择哪一种算法应该根据实际应用场景和数，可以优先选择xgboost。
原创
2024-05-15 10:35:16
195阅读
当我们考虑时间序列的增强树时，通常会想到 M5 比赛，其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。首先需要明确的是M4 比赛的亚军 DID 使用了增强树。但是它作为一个元模型来集成其他更传统的时间序列方法。在 M4 上公开的代码中，所有标准增强树的基准测试都相当糟糕，有时甚至还达不到传统的预测方法。下面是S
原创
2022-04-11 13:50:44
336阅读
当我们考虑时间序列的增强树时，通常会想到 M5 比赛，其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。首先需要明确的是M4 比赛的亚军 DID 使用了增强树。但是它作为一个元模型来集成其他更传统的时间序列方法。在 M4 上公开的代码中，所有标准增强树
原创
2024-05-20 09:47:38
110阅读
当我们考虑时间序列的增强树时，通常会想到 M5 比赛，其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。首先需要明确的是M4 比赛的亚军 DID 使用了增强树。但是它作为一个元模型来集成其他更传统的时间序列方法。在 M4 上公开的代码中，所有标准增强树的基准测试都相当糟糕，有时甚至还达不到传统的预测方法。下面是S
原创
2022-04-24 10:39:31
393阅读
# Python实现LightGBM二分类预测
## 引言
在机器学习的众多算法中，LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）以其高效的训练速度和优秀的预测性能而受到广泛欢迎。本文将介绍如何使用Python实现LightGBM进行二分类预测，并附带相关的代码示例和可视化图示。
## 环境准备
在开始之前，请确保您已经安装了以下Python库：
``
原创
2024-10-14 05:55:17
458阅读
XGBoost和LightGBM都是目前非常流行的基于决策树的机器学习模型，它们都有着高效的性能表现，但是在某些情况
转载
2024-07-23 11:34:56
614阅读
OOA-LightGBM回归预测 | Python实现OOA-LightGBM基于人工鱼鹰优化算法优化LightGBM的多输入单输出数据回归预测模型 （多指标，多图）
详情请关注微信公众号ID: datayx (向小编咨询问题，投稿、广告投放，请联系微信：hai299014)
原创
2022-05-12 20:49:15
559阅读
回归预测 | MATLAB实现基于LightGBM算法的数据回归预测（多指标，多图）
原创
2024-03-11 11:51:04
202阅读
炼丹笔记：记录我们的成长轨迹LightGBM如何保存模型？用lgb保存模型遇到了几个坑，在这里记录一下。在用Lightgbm.LGBMClassifier训练生成模型时，Scikit-learn 官网上建议的两种方式：1.pickle方式这里我写了保存和加载两种方式：import pickledef pkl_save(filename,file): output = open(fil
原创
2021-12-14 17:32:24
850阅读
本文中，将Prophet的预测结果作为特征输入到LightGBM模型中进行时序的预测，结果表明，该方法可以提升时间序列预测效果。在这篇文章将使用更高文介绍一种新的思...
转载
2023-09-07 15:51:01
799阅读
