最近的项目数据太大，小周终于也投入了大数据的怀抱，开始了Spark编程学习之路，被迫营业windows环境可以参考这里Pyspark配置Spark概述 Spark最初由美国加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序2013年Spark加入Apache孵化器项目后发展迅猛，如今已
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2023-12-18 21:07:36
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Spark概述 Spark最初由美国加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序2013年Spark加入Apache孵化器项目后发展迅猛，如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一（Hadoop、Spark、Storm）Spark在2014年打破了Ha
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2024-01-23 13:38:45
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# LightGBM PySpark 部署方案
## 项目背景
随着大数据技术的迅速发展，传统单机模型已经无法满足海量数据的处理需求。而 Pyspark 作为大数据处理平台，结合 LightGBM 强大的机器学习能力，能够为大规模数据分析提供高效解法。本项目旨在使用 PySpark 部署 LightGBM，以实现高效、可扩展的机器学习模型训练和预测。
## 项目目标
1. 使用 PySpa
原创
2024-09-09 07:14:28
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插件的安装若要在vscode中运行python语句，需要保证已经安装jupyter插件，就可以利用jupyter插件检测代码，运行python代码，应该新建一个.ipynb类型的文件，同时在出现下图时，单击安装按钮。内容import pygame, sys #引入pygame和sys
pygame.init() # 初始化init（）
screen = pygame.displ
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2024-01-28 14:23:05
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文章目录GPU简介GPU 与 CPU 的区别并行性矢量处理和标量处理矢量处理标量处理Vertex shader 和 Fragment shaderVertex shaderFragment shaderTBR, TBDR 与 IMRIMRTBREarly-ZTBDR(Tile-Based Deferred Rendering)HSR(Hidden Surface Removal)总结PowerV
# Python LightGBM模型
LightGBM是一种高效的梯度提升框架，它以高准确率和快速训练速度而闻名。LightGBM可以处理大规模数据集，并且可以在相对较短的时间内训练出高质量的模型。本文将介绍如何使用Python中的LightGBM库，以及如何构建和训练一个LightGBM模型。
## LightGBM简介
LightGBM是一种基于决策树的梯度提升框架。与其他梯度提升框架
原创
2023-09-13 18:33:51
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# 如何实现lightgbm分类模型python
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现lightgbm分类模型。我们将通过一系列步骤来完成这个任务，并确保你能够理解每一个步骤的含义和必要性。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(拆分数据集)
B --> C(构建模型)
C --> D(训练模型
原创
2024-04-30 05:10:03
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## Python中使用LightGBM模型进行调用
LightGBM是一种快速、分布式的梯度提升框架，它具有高效的性能和良好的准确度。在机器学习和数据挖掘任务中，LightGBM经常被用来解决各种问题，如分类、回归、排序等。本文将介绍如何在Python中使用LightGBM模型进行调用。
### 安装LightGBM
首先，我们需要安装LightGBM库。在Python中，可以使用pip命
原创
2023-09-20 14:34:40
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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 pickle
def pkl_save(filename,file):
output = open(filename, 'wb')
pickle.
原创
2021-07-13 09:36:49
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## python lightGBM回归模型
### 介绍
LightGBM是一种高效的梯度提升框架，常用于解决分类和回归问题。它基于决策树算法，具有快速训练速度和高准确性的特点。本文将介绍如何使用Python中的LightGBM库构建一个回归模型。
### 算法原理
LightGBM使用了一种称为“基于直方图的决策树”的算法来构建模型。它通过将特征值分为离散的bin，然后基于这些bin进
原创
2023-09-06 10:30:11
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# Python LightGBM 模型评估指南
随着机器学习的普及，LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）因其高性能和高效率而受到越来越多数据科学家的青睐。LightGBM 是一个基于梯度提升框架的高效实现，特别适用于处理大规模数据。本文将介绍如何评估使用 LightGBM 构建的模型，包括模型训练、预测以及性能评估等环节。我们将通过实际代码示例来详
什么是光照模型？光照模型就是一个公式，使用这个公式来计算在某个点的光照效果。 标准光照模型在标准光照模型里，我们把进入摄像机的光分为下面几个部分自发光（Self-luminous）（如萤火虫）高光反射（Specular）漫反射（Diffuse）Diffuse = 直射光颜色 * max(0，cosθ(光和法线夹角)) 这个max 后面的0其实就是夹角大于90度
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2024-10-04 13:33:27
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目录一、传统树模型1、决策树和回归树模型2、AdaBoost框架与提升树3、Bagging框架与随机森林4、Boosting和Bagging二、深度树模型1、TDM2、TEM3、JTM4、BSAT5、Deep Retrieval一、传统树模型1、决策树和回归树模型决策树模型可看作if-else指令集合，通过对特征空间的划分来完成分类或回归任务。通常用信息熵、基尼系数、均方误差、方差等，来衡量混乱程
文章目录1.先看下造的数据2.创建SparkSession及读取数据3.dataframe基本信息的查看获取列(字段)查看列(字段)个数查看记录数查看维度打印字段树结构显示前n条记录选择某几个字段查看详细信息4.基础操作增加列修改某一列的类型filter过滤过滤 + 选择条件某列的不重复值(特征的特征值)groupByorderBymeansummaxminagg5.UDF基础Python函数l
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2023-09-06 15:30:53
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# 如何使用Python实现LightGBM回归模型
## 一、整体流程
下面是实现LightGBM回归模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 导入数据集 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4
原创
2024-07-14 05:56:02
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对于数据量大且依赖字段多的特征类模型，如各种画像模型、行为模型，一般都是批量更新的，数据存在大数据库表中，决策引擎不好支持，需要自己进行开发打分。一种简单粗暴的方法是把模型特征从数据表(如hive)拉到磁盘上，然后读到内存来打分，再把结果导入数据表，不过这种单机版操作耗内存且容易出错。在这篇文章，小编就来分享下怎么把建好的模型部署到大数据平台spark上打分。目前主流都是先用python建模，再导
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2024-04-11 14:12:27
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一：线性回归算法：1.模型的介绍在线性回归中，我们建立模型，来拟合多个子变量x（机器学习中成为特征）与一个因变量y之间的关系，y的范围不是离散的，所以这是一个回归问题。线性回归模型，就是 y=w*x+b 我们的目的就是求得一组权重w，使得它与X的点积与真实的y值更加接近。2.损失函数接下来我们想如何让y的真实值与预测值更加接近，或者说怎么表示这个差距，很明显就
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2024-03-26 12:45:45
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# LightGBM模型架构及代码示例
## 1. 引言
LightGBM是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它在大规模数据集上具有高效训练速度和较低的内存占用，广泛应用于各种机器学习和数据挖掘任务中。本文将介绍LightGBM的模型架构以及如何使用Python代码实现。
## 2. LightGBM模型架构
Light
原创
2023-12-18 04:10:32
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一、LightGBM简介： 所属：boosting迭代型、树类算法 适用范围：回归/分类/排序 LightGBM工具包：lightGBM英文文档 | lightGBM中文文档 论文链接 优点： 基于Histogram的决策树算法 带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略 直方图做差加速 直接支持
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2019-03-09 09:49:00
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在大数据环境下，使用 Apache Spark 训练 LightGBM 模型是一个颇具挑战性的任务。本文将对这一过程进行全面解析，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等方面的信息。
## 版本对比与兼容性分析
在选择在 Spark 上训练 LightGBM 的版本时，必须对比不同版本的特性和性能。以下是对比某些版本的表格：
| 版本 | 特性
