前言

LightGBM 是微软开发的一个弱小的开源梯度晋升框架。它旨在高效和可扩大，可能解决大型数据集和高维特色。LightGBM联合应用基于梯度的单边采样（GOSS）和独占特色捆绑（EFB）来升高计算成本并进步模型的准确性。

LightGBM 反对各种指标函数，可用于回归和分类问题。它还提供了一些高级性能，例如提前进行、穿插验证和超参数调整，以帮忙用户构建持重的模型。此外，它还为风行的编程语言（如 Python、R 和 C++）提供接口，使其易于集成到现有的数据迷信工作流程中。

总体而言，LightGBM 是构建高性能梯度晋升模型的热门抉择，尤其是对于大规模和高维数据集。

介绍LightGBM

LightGBM的背景和起源
  • LightGBM是一个开源的梯度晋升框架，由微软公司在2017年推出。它旨在提供一个高效、可扩大、精确和易于应用的机器学习工具，能够解决大规模数据和高维特色，实用于回归、分类和排序等各种工作。
  • LightGBM的起源能够追溯到GBDT（梯度晋升决策树）算法，它是一种基于决策树的机器学习办法，通过递归地训练一系列的决策树来构建一个弱小的预测模型。GBDT曾经被广泛应用于各种畛域，例如举荐零碎、广告和金融等。然而，GBDT算法依然存在一些限度，例如对于高维数据和大规模数据集的解决效率不高。
  • 为了解决这些问题，LightGBM引入了一些创新性的技术，如基于梯度的单侧采样（GOSS）和独占特色绑定（EFB）等，以进步训练速度和准确性。此外，LightGBM还反对并行化解决、GPU减速、多种损失函数和多种分类器等性能，使其在大规模数据和高维特色的解决中表现出色。这些劣势使得LightGBM在学术界和工业界都失去宽泛的利用和认可。
LightGBM的长处和实用场景
  • 高效性：LightGBM引入了基于梯度的单侧采样（GOSS）和独占特色绑定（EFB）等创新性技术，进步了模型的训练速度和准确性。它也反对多线程和GPU减速，进一步提高了解决效率。
  • 可扩展性：LightGBM可能解决大规模数据和高维度特色，并且反对分布式计算，可在多个计算节点上并行训练模型。
  • 准确性：LightGBM在解决高维度数据和非线性问题时表现出色，通常能够取得比其余梯度晋升框架更好的预测后果。
  • 可解释性：LightGBM反对特色重要性评估和可视化，可能帮忙用户了解模型的工作原理和特色的奉献。
  • 灵活性：LightGBM反对多种损失函数和分类器，可能适应各种回归、分类和排序工作。

基于上述长处，LightGBM实用于以下场景：

  1. 大规模数据和高维特色：当数据集规模很大或者特色维度很高时，LightGBM能够通过并行化和创新性技术，疾速地训练出一个精确的模型。
  2. 非线性问题：LightGBM在解决非线性问题时表现出色，因而它实用于许多须要解决非线性问题的畛域，例如金融、电商和医疗等。
  3. 可解释性需要：LightGBM反对特色重要性评估和可视化，可能帮忙用户了解模型的工作原理和特色的奉献，实用于须要了解模型背地逻辑的场景。
  4. 须要疾速训练和预测的场景：LightGBM在解决大规模数据和高维特色时表现出色，因而实用于须要疾速训练和预测的场景，例如在线广告和举荐零碎等。
LightGBM的根本工作原理
  • 通过迭代地训练多棵决策树来构建一个弱小的集成模型。
  1. 损失函数：LightGBM反对多种损失函数，例如均方误差（MSE）、对数损失（Log loss）和L1损失等。用户能够依据具体问题抉择适合的损失函数。
  2. 初始化：LightGBM将训练数据随机分成若干个小批次，每个小批次的大小能够由用户自定义。对于每个小批次，LightGBM应用一棵单节点的决策树作为初始模型。
  3. 梯度晋升：LightGBM采纳梯度晋升算法，通过迭代地训练多棵决策树来一直进步模型的预测准确性。在每次迭代中，LightGBM依据以后模型的预测后果计算出每个样本的负梯度，将负梯度作为新的指标变量来训练下一棵决策树。这样，每棵决策树都是在之前模型的根底上进行训练的。
  4. 单侧采样：LightGBM引入了基于梯度的单侧采样（GOSS）技术，通过升高低梯度样本的采样率，进步高梯度样本的采样率，缩小数据集的噪声，从而减速模型的训练。
  5. 独占特色绑定：LightGBM还引入了独占特色绑定（EFB）技术，将类似的特色分成一组，同时只选取一组特色作为决策树决裂的根据，缩小了决裂的计算量和噪声，进步了模型的准确性和泛化能力。
  6. 决裂策略：LightGBM采纳基于梯度的直方图决裂算法，将特征值依照梯度的大小划分为若干个直方图，选取最优的决裂点来进行决裂，缩小了计算量和噪声，进步了模型的准确性和泛化能力。
  7. 叶子结点优化：LightGBM采纳直方图优化算法，将每个叶子结点的样本依照特征值的大小划分为若干个直方图，计算每个直方图的梯度和Hessian矩阵，从而疾速地确定每
  8. 评估指标：LightGBM反对多种评估指标，例如准确率、AUC、均匀绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）等。用户能够依据具体问题抉择适合的评估指标。
  9. 提前进行：LightGBM还反对提前进行技术，当模型的性能在验证集上不再晋升时，主动进行模型的训练，避免模型过拟合。
  10. 并行减速：LightGBM采纳并行减速技术，能够利用多线程和多机并行减速模型的训练，进步模型训练的效率。

装置和配置LightGBM

装置LightGBM

htGBM的装置能够通过多种形式进行，这里介绍两种较为罕用的形式：应用Anaconda装置和应用pip装置。

应用Anaconda装置：

  1. 首先，须要装置Anaconda（如果曾经装置，能够跳过此步骤）。在Anaconda官网上下载对应版本的Anaconda安装程序，装置过程中能够依据须要抉择增加环境变量、设置门路等选项。

  2. 关上Anaconda Prompt，输出以下命令创立一个新的conda环境（例如，取名为lgb）：

    conda create -n lgb python=3.7

    其中，python=3.7示意创立Python 3.7的环境，能够依据须要抉择其余版本。

  3. 激活lgb环境：

    conda activate lgb

  4. 装置LightGBM：

    conda install lightgbm

    或者

    pip install lightgbm

    装置实现后，能够应用以下命令验证LightGBM是否装置胜利：

    python -c "import lightgbm; print(lightgbm.__version__)"

    如果输入了LightGBM的版本号，则阐明装置胜利。因为LightGBM是一个C++库，装置时还须要装置C++编译器和相干的开发工具。

配置LightGBM的环境

为了更好地应用LightGBM，须要配置相应的环境。次要包含以下几个方面：

  1. 数据格式：LightGBM反对多种数据格式，包含libsvm格局、CSV格局、numpy数组和Pandas DataFrame等。在应用LightGBM之前，须要确保数据格式正确，并依据具体情况抉择适合的数据格式。
  2. 参数设置：LightGBM有多个参数能够进行调整，例如树的深度、学习率、叶子结点数目等。在应用LightGBM之前，须要理解这些参数的含意和作用，并依据具体情况进行调整。
  3. 并行减速：LightGBM反对多线程和分布式计算，能够大大放慢模型的训练速度。在应用LightGBM之前，须要配置并行减速的相干参数，以充分利用计算资源。
  4. GPU减速：LightGBM还反对应用GPU进行减速，能够进一步提高模型的训练速度。在应用LightGBM之前，须要配置GPU的相干参数，并确保零碎中曾经装置了适当的GPU驱动程序和CUDA工具包。

具体来说，能够依照以下步骤进行LightGBM环境的配置：

  1. 数据格式的配置：依据数据的格局抉择不同的数据读取函数，例如：

    import pandas as pdimport numpy as npimport lightgbm as lgb# 读取CSV格局的数据data = pd.read_csv('data.csv')# 将numpy数组转换为Dataset格局X_train = np.random.rand(100, 10)y_train = np.random.rand(100)train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)

  2. 参数设置的配置：应用参数字典进行参数的配置，例如：

    params = {    'boosting_type': 'gbdt',    'objective': 'binary',    'num_leaves': 31,    'learning_rate': 0.05,    'feature_fraction': 0.9}

  3. 并行减速的配置：应用参数管制并行减速的形式和线程数，例如：

    params = {    'num_threads': 4,    'device': 'cpu'}

  4. GPU减速的配置：在应用GPU进行减速时，须要装置相应的GPU驱动程序和CUDA工具包，而后在参数中指定应用GPU和相干的参数，例如：

    params = {    'device': 'gpu',    'gpu_platform_id': 0,    'gpu_device_id': 0}

配置实现后，就能够应用LightGBM进行模型训练和预测了。

LightGBM的编译和装置

LightGBM是一个开源的机器学习库，提供了高效的梯度晋升决策树算法。在应用LightGBM之前，须要先将其编译并装置到零碎中。上面介绍一下LightGBM的编译和装置过程。

  1. 下载LightGBM源码

首先须要从LightGBM的GitHub仓库中下载源码。能够应用以下命令进行下载：

bashCopy codegit clone --recursive https://github.com/microsoft/LightGBM

这里应用了--recursive选项，能够同时下载LightGBM的子模块。

  1. 装置依赖项

LightGBM依赖于一些第三方库，须要先装置这些依赖项。具体依赖项的装置办法因操作系统而异，以下是一些常见操作系统的装置办法：

  • Ubuntu/Debian:

    sudo apt-get install cmake libboost-dev libboost-system-dev libboost-filesystem-dev

  • CentOS/Fedora:

    sudo yum install cmake boost-devel

  • macOS (应用Homebrew):

    brew install cmake boost
  1. 编译LightGBM

进入LightGBM源码目录，应用以下命令进行编译：

mkdir buildcd buildcmake ..make -j4

这里应用了-j4选项，能够同时编译4个文件。编译实现后，能够在build目录下找到lightgbm可执行文件。

  1. 装置LightGBM

能够应用以下命令将LightGBM装置到零碎中：

sudo make install

这样，LightGBM就装置到了零碎中。能够应用以下命令查看LightGBM是否装置胜利：

lightgbm --version

如果输入了LightGBM的版本号，就阐明装置胜利了。

须要留神的是，LightGBM还反对应用GPU进行减速，能够通过设置相干的编译选项启用GPU减速。具体方法能够参考LightGBM的官网文档。

应用LightGBM进行建模

数据筹备和特色工程
  • 数据筹备和特色工程是机器学习中至关重要的一步。LightGBM反对各种数据格式，包含LibSVM格局、CSV格局、numpy数组等。在数据筹备阶段，须要将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并进行数据荡涤和预处理，包含解决缺失值、异样值、离群值、反复值等。在特色工程阶段，须要抉择适合的特色并进行特征提取、特征选择和特色变换等操作，以进步模型的预测能力和泛化能力。
构建LightGBM模型
  • 构建LightGBM模型须要确定模型的超参数和指标函数。在LightGBM中，能够通过调整超参数来管制模型的复杂度、速度和准确度等属性，包含学习率、树的数量、树的深度、叶子节点数等。指标函数是LightGBM优化的指标，能够抉择分类工作中的穿插熵、回归工作中的平方误差、排序工作中的NDCG等。LightGBM还反对自定义指标函数。
训练和调整LightGBM
  • 训练和调整LightGBM模型须要应用训练集和验证集进行模型训练和评估。在训练过程中，能够应用穿插验证等技术来避免过拟合。在调整模型超参数时，能够应用网格搜寻、随机搜寻、贝叶斯优化等办法来找到最优超参数。LightGBM还提供了一些内置的调参工具，包含GridSearchCV、RandomizedSearchCV等。
利用LightGBM模型进行预测
  • 利用LightGBM模型进行预测须要应用测试集或新的数据集。在预测时，能够应用predict办法失去预测后果，或应用predict_proba办法失去预测概率。在分类工作中，能够应用predict_classes办法将预测概率转换为类别。在回归工作中，能够应用均方误差、均方根误差、均匀绝对误差等指标评估模型的预测性能。
代码

A. 数据筹备和特色工程

import pandas as pdimport numpy as np# 加载数据集data = pd.read_csv('data.csv')# 划分数据集为训练集、验证集和测试集train_data = data.loc[:8000, :]val_data = data.loc[8000:9000, :]test_data = data.loc[9000:, :]# 解决缺失值train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True)val_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True)test_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True)# 特征选择和变换features = ['age', 'sex', 'income']train_X = train_data[features]train_y = train_data['label']val_X = val_data[features]val_y = val_data['label']test_X = test_data[features]test_y = test_data['label']

B. 构建LightGBM模型

import lightgbm as lgb# 构建LightGBM模型params = {    'objective': 'binary',    'metric': 'binary_logloss',    'num_leaves': 31,    'learning_rate': 0.1}lgb_train = lgb.Dataset(train_X, train_y)lgb_val = lgb.Dataset(val_X, val_y, reference=lgb_train)model = lgb.train(params, lgb_train, valid_sets=lgb_val, num_boost_round=100)

C. 训练和调整LightGBM模型

# 应用穿插验证避免过拟合cv_results = lgb.cv(params, lgb_train, num_boost_round=100, nfold=5, stratified=False, shuffle=True)# 调整超参数from sklearn.model_selection import GridSearchCVparam_grid = {    'num_leaves': [31, 64, 128],    'learning_rate': [0.1, 0.01, 0.001]}grid_search = GridSearchCV(model, param_grid=param_grid, cv=5)grid_search.fit(train_X, train_y)

D. 利用LightGBM模型进行预测

# 应用训练好的LightGBM模型进行预测y_pred = model.predict(test_X)# 对概率进行阈值解决，将大于0.5的预测为正类，小于等于0.5的预测为负类y_pred_binary = np.where(y_pred > 0.5, 1, 0)# 计算预测性能from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_scoreacc = accuracy_score(test_y, y_pred_binary)prec = precision_score(test_y, y_pred_binary)rec = recall_score(test_y, y_pred_binary)f1 = f1_score(test_y, y_pred_binary)auc = roc_auc_score(test_y, y_pred)print('Accuracy:', acc)print('Precision:', prec)print('Recall:', rec)print('F1 score:', f1)print('ROC AUC score:', auc)

案例钻研和利用实际

A. 基于LightGBM的分类和回归模型
  • 二分类工作，乳腺癌数据集
  • import lightgbm as lgbfrom sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载数据data = load_breast_cancer()X, y = data.data, data.targetX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 构建LightGBM模型lgb_model = lgb.LGBMClassifier(    num_leaves=31,    learning_rate=0.05,    n_estimators=20)# 训练LightGBM模型lgb_model.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测y_pred = lgb_model.predict(X_test)# 计算预测性能accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print("Accuracy:", accuracy)
    B. 解决理论数据集的案例钻研

    一个理论的案例钻研是应用 LightGBM 对房价数据集进行建模和预测。该数据集蕴含屋宇的各种特色，例如屋宇的大小、地位、房间数量、卫生间数量等等，以及每个屋宇的销售价格。

    在解决房价数据集时应用的 LightGBM 特定技术和办法：

  • LightGBM 能够主动解决类别特色，无需进行独热编码或标签编码。
  • LightGBM 能够主动解决缺失值，应用 NaN 或其余值来代替缺失值。
  • LightGBM 能够主动解决离群值，无需额定的解决。

  • LightGBM 能够应用随机森林、贝叶斯优化等技术来进行模型的调参。

    应用 LightGBM 对房价数据集进行建模和预测的示例代码：

    import pandas as pdimport lightgbm as lgbfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import mean_squared_error

加载数据集

data = pd.read_csv('house_prices.csv')

划分数据集

train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(

data.drop('SalePrice', axis=1), data['SalePrice'], test_size=0.2, random_state=42)

定义 LightGBM 数据集

train_dataset = lgb.Dataset(train_data, label=train_target)

设置参数

params = {

'boosting_type': 'gbdt','objective': 'regression','metric': 'rmse','num_leaves': 31,'learning_rate': 0.05,'feature_fraction': 0.9

}

训练模型

num_round = 100
bst = lgb.train(params, train_dataset, num_round)

测试模型

test_pred = bst.predict(test_data)
test_rmse = mean_squared_error(test_target, test_pred) ** 0.5
print('RMSE on test set: {:.2f}'.format(test_rmse))

## 总结1. LightGBM 是一个高效，分布式，高性能的梯度晋升框架，具备许多长处，如疾速训练速度，高准确性和可扩展性等。2. LightGBM 的根本工作原理是通过将数据集分成许多小数据集，并应用特定的算法构建决策树来构建弱小的预测模型。3. LightGBM 还具备许多高级个性和性能，如数据并行处理，直方图减速，类别特色解决，特色重要性剖析和自定义损失函数等。4. 在应用 LightGBM 进行建模时，须要先筹备和荡涤数据，进行特色工程，而后构建 LightGBM 模型，进行训练和调整，最初应用模型进行预测。