一：变量作用域 变量可以是局部域或者全局域。定义在函数内的变量有局部作用域，在一个模块中最高级别的变量有全局作用域。 全局变量的一个特征是除非被删除掉，否则它们的存活到脚本运行结束，且对于所有的函数，他们的值都是可以被访问的。然而局部变量，仅仅只依赖于定义它们的函数现阶段是否处于活
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2023-09-22 09:07:40
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# Python中LightGBM实现教程
## 一、整体流程
下面是实现“python中lgb”的整体流程：
```mermaid
pie
title 实现"python中lgb"流程饼状图
"了解LightGBM" : 30
"数据准备" : 20
"模型训练" : 30
"模型评估" : 20
```
```mermaid
gantt
title 实现
原创
2024-05-18 04:31:31
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摘要本文对lgb的基本原理进行简要概括。基于直方图的节点分裂lgbm使用基于直方图的分裂点选择算法，分裂准则为最小化方差，也即最大化方差增益variance gain： 对比xgb的loss reduction： 可以发现，两者是一致的，不同点在于，xgb的loss reduction包含了正则化因子λ，而lgbm未作正则化，因为lgbm的损失函数为均方误差，因此其二阶梯度hi
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2024-01-23 22:24:10
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先上官网链接：https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/接着带着问题去学习LGB：1.LGB算法原理是什么2.LGB应用场景是什么？或者说要求数据类型是什么3.参数，调参之类的？一、LGB原理LightGBM （Light Gradient Boosting Machine）是一个实现 GBDT 算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有以下优点：更快的训
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2023-07-31 21:54:43
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# 教你如何实现lgb回归 python
## 流程概述
在实现“lgb回归 python”这个任务中，我们将使用LightGBM（lgb）这个机器学习库来进行回归分析。整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 特征工程 |
| 3 | 模型训练 |
| 4 | 模型评估 |
接下来我们将详细介绍每一步的具体操作
原创
2024-04-05 04:20:43
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# Python 使用 LightGBM(LGB) 的入门指南
在机器学习的领域，LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）因其高效和精准的特性备受推崇。对刚入行的小白开发者来说，掌握如何在 Python 中使用 LGB 是一个重要的步骤。本文将通过一个结构化的流程来教会你如何使用 LightGBM，包括环境搭建、数据准备、模型训练和预测。
## 流程概
原创
2024-09-30 03:51:57
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LGBMModel 模型创建： 参数 boosting_type : string, optional (default='gbdt') 'gbdt', 传统的梯度提升决策树。 'dart', Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees. 'go
原创
2021-07-30 13:36:38
872阅读
# Python LGB回归入门指南
在数据科学与机器学习领域，回归分析是一项重要的任务。它用于预测一个连续的数值型变量（目标）与一个或多个自变量之间的关系。LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度提升树算法，能够有效处理回归问题。在本文中，我们将讨论如何使用Python中的LightGBM来进行回归分析，提供完整的代码示例，并梳理出一个
# LGB算法：Python中的高效机器学习工具
## 引言
随着数据科学和机器学习的迅速发展，许多算法应运而生，以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。LGB（LightGBM）算法便是其中之一。它以其高效性和快速性取得了广泛的应用，尤其在比赛和工业界。
#### 什么是LightGBM？
LightGBM是一个基于树的机器学习算法，它是Microsoft公司推出的一个开源项目。与传统的
原创
2024-09-07 06:24:27
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小结
xgb小结感觉这里还是应该好好弄弄，真正的理解才能更好的使用，学长说xgb的论坛要更火爆一些，一般提了bug会有很多的大佬回复，但是lgb，哈哈，没人回复。。比谁好用，那就比谁的论坛更加火爆，来啊，比 啊，xgb秒杀全场啊~树的复杂度可以用如树的深度，内部节点个数，叶节点个数等 来衡量。** XGBoost中正则项用来衡量树的复杂度：树的叶子节点个
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2024-03-29 22:37:29
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Python 中，一个变量的作用域总是由在代码中被赋值的地方所决定的。函数定义了本地作用域，而模块定义的是全局作用域。 如果想要在函数内定义全局作用域，需要加上 global 修饰符。变量名解析：LEGB 原则 当在函数中使用未认证的变量名时，Python 搜索 ４ 个作用域[本地作用域(L)(函数内部声明但没有使用 global 的变量)，之后是上一层结构中 def 或者 lambda 的本地作
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2023-12-10 16:31:06
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在数据科学和机器学习的领域，使用 LightGBM（LGB）时，我们经常会遇到将连续特征与离散特征混合使用的问题。解决“lgb 连续 离散 python”的问题能够显著提升模型性能。本文将详细探讨如何应对这一问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等内容。
## 版本对比
在使用 LightGBM 的过程中，不同版本之间的特性存在一些差异。以下是一个版本特性对比表
# 如何使用Python实现LightGBM模型参数设置
在数据科学和机器学习的领域，了解如何使用机器学习库是每个开发者必须掌握的技能之一。特别是在处理大数据集时，LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）因其出色的性能而备受青睐。本篇文章将详细介绍如何在Python环境中进行LightGBM模型的参数设置，以及整个流程的具体操作步骤。
## 整体流程概
logistic回归的一般过程（1）收集数据：采用任意方法收集数据。（2）准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式为最佳。（3）分析数据：采用任意方法对数据进行分析。（4）训练算法：大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数。（5）测试算法：一旦训练步骤完成，分类将会很快。（6）使用算法：首先，我们需要输入一些数据，并将其转化成对应的结构化数
在使用 LightGBM 进行机器学习时，模型评估的重要性不言而喻。特别是在处理具有复杂性和多样性的任务时，合适的评价指标不仅可以帮助我们更好地理解模型的性能，还能在参数调优时给予有力的支持。随着对 Python 和 LightGBM 的深入探索，我逐渐积累了一些处理“python lgb评价指标”相关问题的经验，接下来我想分享我的一些发现和方法。
## 问题场景
在一个典型的机器学习项目中，
1、分类是什么？简单来说，分类就是对事物进行区分的过程和方法。在你眼里乖巧的小明是一个好孩子，同时你也想确保他会在学校做一名“好学生”而不是“坏学生”。这里的区分“好学生”和“坏学生”就是一个分类任务，关于这点，达观研究院可以帮你回答小明的疑问。2、K最邻近这句话通常来自家长的劝诫，但它透露着不折不扣的近邻思想。在分类算法中，K最近邻是最普通也是最好理解的算法。它的主要思想是通过离待预测样本最近的
log（日志） 基础知识概览日志是什么？ 日志（logging）是一种可追踪（track）某些软件运行时所发生事件的方法。软件开发人员 可在他们的代码中调用日志记录相关的方法来表明发生了某些事件。通过一个描述性的消息来描述这个事件，该消息能够可选地包含可变数据。而 事件有重要性的概念，重要性被称为 严重性级别（Level）。 日志的作用？ 通过
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2024-02-27 10:19:27
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# 深入了解Python LightGBM（LGB）中的损失函数
LightGBM（LGB）是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的机器学习算法，它在处理大规模数据集时表现出色。在LGB的实现中，损失函数起着至关重要的作用，它用来评估模型预测结果与实际结果之间的差异。本文将重点介绍Python中LGBRegressor模型中常用的损失函数，并通过代码示例来演示其使用方法。
## LightGBM
原创
2024-03-18 04:30:35
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1.项目背景Logit模型（Logit model，也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。本项目通过Logit算法来构建逻辑回归模型。 2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据
"""
了解装饰器之前，学习路线
python函数的作用域
python的闭包
装饰器
"""python函数的作用域LEGB
L:local函数内部作用域 #函数内部的
E:enclosing 函数内部与内嵌函数之间 #函数外面还有一层函数，外层函数的变量
G:global 全局作用域 # 全局变量
B:build-in 内置作用域 #python内置的方法，无需导入的那种
L>E>
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2024-01-02 11:07:53
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