趋势预测方法（八）Light GBM_决策树Light GBM

81 阅读 0 评论 54 点赞

我是靠谱客的博主陶醉芒果，最近开发中收集的这篇文章主要介绍趋势预测方法（八）Light GBM_决策树Light GBM，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

Light GBM

a基本原理：

基本原理同XGBoost、GBDT决策树相同，属于在XGBoost的基础上的再一次的提升。在精度上和GBDT、XGBoost一致或更优的情况下，效率上大幅领先于XGBoost和GBDT。用多个回归树将来拟合训练集，拟合好的模型需要做到多个回归树的结果之和训练集的结果一致，将该模型保存起来，之后只需要将要预测的数据再过一遍模型，即可得到预测数据结果。

b算法原理：

对比GBDT和XGBoost来说，不需要通过所有样本计算信息增益了，而且内置特征降维技术，所以更快。

Light GBM会选取梯度较大的样本来计算信息增益，对于梯度小的样本则会选取其中的一部分，对其带来的信息增益进行放大，相当于减少了一部分梯度小的样本损失的影响。

假设选出梯度较大的样本占比a%，梯度小的样本占比b%，那么将选出来的b%个梯度小的样本的信息增益扩大到1-a/b倍。

Light GBM拥有的特征降维技术可以合并那些冲突小的稀疏特征。如可以将特征矩阵[1,nan,1,nan,1]和特征矩阵[nan,1,nan,1,nan]合并为特征矩阵[1,2,1,2,1]

c方法优缺点：

Light GBM存在的优点也可以理解成XGBoost和GBDT存在的缺点，主要有以下两点：

占用的内存更低，只保存特征离散化后的值，而这个值一般用8位整型存储就足够了，内存消耗可以降低为原来的1/8。
LightGBM牺牲了一部分切分的精确性来提高切分的效率，但是对损失的精确度有又有用放大信息增益的方法来弥补，所以最终的准确率几乎没有变化，但是运行效率大大提升。

d算法入口：

Sklearn里面没有Light BGM集成模型，但是网上有一个Light BGM模块，需要安装才能使用

pip install lightbgm

e实例参考：

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
    建立Light GBM决策树，并预测
'''

from sklearn.datasets import make_hastie_10_2
import lightgbm


def change_y1(y):  # 转化label的值，由原来的[-1,1]为[0,1]
    for i in range(len(y)):
        if y[i] == -1.0:
            y[i] = 0.0
    return y


def change_y2(y):  # 转化label的值，由原来的[-1,1]为[0,1]
    for i in range(len(y)):
        if y[i] >= 0.5:
            y[i] = 1.0
        else:
            y[i] = 0.0
    return y


# 使用make_hastie_10_2随机生成一组十维的数据X,和对应的输出值y，共12000条
X, y = make_hastie_10_2(random_state=0)
y = change_y1(y)
X_train, X_test = X[:4000], X[4000:8000]
y_train, y_test = y[:4000], y[4000:8000]
lgb_train = lightgbm.Dataset(X_train, y_train)
lgb_test = lightgbm.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train)
yy = y[8000:]

# 配置基本参数
params = {
    'task': 'train',
    'booster': 'gbdt',
    'objective': 'binary',
    'learning_rate': 0.5,  # 学习速率
    'feature_fraction': 0.9,  # 建树的特征选择比例
    'bagging_fraction': 0.8,  # 建树的样本采样比例
    'bagging_freq': 5,  # k 意味着每 k 次迭代执行bagging
    'verbose': -1,  # <0 显示致命的, =0 显示错误 (警告), >0 显示信息
    'max_depth': 4,  # 最大深度
}

# 迭代拟合再预测
lgb = lightgbm.train(params=params, train_set=lgb_train, num_boost_round=100,
                     valid_sets=lgb_test)
ypred = lgb.predict(data=X[8000:])
ypred = change_y2(ypred)

error = 0
for i in range(ypred.shape[0]):  # 输出测试数据所有的预测和真实值
    print(ypred[i], yy[i])
    if ypred[i] != yy[i]:
        error += 1

print('错误率：{}'.format(error / ypred.shape[0]))

输出结果如下

f参考文献：

无痛看懂LightGBM原文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/89360721

机器学习集成学习各算法-gbdt，xgboost，lightgbm比较及优缺点特征总结 https://blog.csdn.net/a1272899331/article/details/104714892/?utm_term=lightGbm%E7%9A%84%E4%BC%98%E7%BC%BA%E7%82%B9

LightGBM——提升机器算法（图解+理论+安装方法+python代码）https://blog.csdn.net/huacha__/article/details/81057150

LightGBM介绍及参数调优 https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9337094.html

LightGBM官方文档 https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/index.html