LightGBM不接受我的数据的数据类型
LightGBM是一个开源的梯度提升框架，用于解决机器学习问题。它在处理大规模数据集时具有高效性能和准确性。然而，LightGBM对于输入数据的数据类型有一定的要求。
通常情况下，LightGBM要求输入数据的数据类型为数值型或者是可转化为数值型的。这是因为LightGBM是基于梯度提升算法的，而梯度提升算法主要用于解决回归和分类问题，需要对特征进行数值化处理。
如果你的数据包含非数值型的特征，你需要对这些特征进行预处理，将其转化为数值型。常见的方法包括独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等。
在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）来处理数据，并使用LightGBM进行模型训练和预测。腾讯云机器学习平台提供了丰富的数据处理和模型训练的功能，可以帮助用户快速构建和部署机器学习模型。
更多关于腾讯云机器学习平台的信息，你可以访问以下链接：
总结起来，如果LightGBM不接受你的数据的数据类型，你需要将非数值型的特征进行预处理，将其转化为数值型。腾讯云机器学习平台可以帮助你进行数据处理和模型训练。
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我是第一次接触lightgbm。我有大数据(数十亿行不断更新)。为训练准备的数据集也很宽，大约有400列。 我有两个问题： 首先，即使对于像10000行这样的小子集，我的内核在几千个时期之后仍然会死掉。在训练过程中，内存使用量一直在上升，直到失败。我有126G的内存。 我尝试过使用不同的参数进行训练，评论说也是尝试过的 parameters = {
'histogram_pool_size': 5000,
'objective': 'regression',
'metric': 'l2',
浏览 75提问于2020-12-12得票数 1
我正在尝试使用lightGBM作为分类器。我的数据保存在多个csv文件中，但我发现无法直接使用多个文件作为输入。
我曾考虑将所有数据合并成一个大的数据(numpy数组)，但我的计算机没有足够的内存。当可用内存不足时，如何使用lightGBM处理多个数据文件？
浏览 1提问于2018-04-24得票数 0
我正在尝试在python中使用sklearn包装器LGBMClassifier类。数据集的形状和类型： print(type(train_x))
train_x.shape (3125，18) print(type(train_y))
train_y.shape (3125，) from lightgbm import LGBMClassifier
lgbm_wrapper = LGBMClassifier(n_estimators=400, learning_rate=0.1, random_state=123)
lgbm_wrapper.fit(train_x, train_y,
浏览 97提问于2021-02-02得票数 0
我使用libsvm作为输入数据格式，我想知道如何将列名传递给LightGBM cli。 我发现LightGBM python API支持一个参数feature_name，cli版本支持这个字段吗？我通过doc找不到它。 https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/pythonapi/lightgbm.train.html#lightgbm.train
浏览 27提问于2021-01-05得票数 0
我正在使用lightgbm对一些二进制文件进行分类，经过大量搜索之后，我仍然无法找到一种方法来强制lightgbm使用我从数据集中提供的所有数据。当培训开始时，它说我有83390个数据(在我的例子中是文件)，但是只使用了5XXX特性。我试图改变一些参数，如"min_data_in_leaf“，但它并没有真正改变。
有人能解释一下如何调优Lightgbm，使其使用我所有的数据吗？
2019-02-16 17:02:03,969 Train model
[LightGBM] [Warning] Starting from the 2.1.2 version, default value f
浏览 3提问于2019-02-16得票数 1
回答已采纳
我尝试了以下简单的代码：
import lightgbm, pandas
params = {'objective': 'multiclass', 'num_classes': 4}
train_df = pandas.DataFrame({'f0': [0, 1, 2, 3] * 5, 'f1': [0, 0, 1] * 6 + [1, 2]}, dtype=float)
train_target = pandas.Series([0, 1, 2, 3] * 5)
train_set = lightgbm.Dat
浏览 3提问于2019-11-05得票数 1
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我使用pip版本16.0.0安装了lightgbm(2.2.3)，并在上传数据集.Code时出错，如下所示：
import lightgbm as gbm
d_train=gbm.Dataset(train_x,label=train_y)
文件"lightgbm.py"，第13行
将lightgbm作为gbm导入
文件"S:\MP pillai meet\未成年人Project\ml-challenge-6-v1\ml-challenge-6\lightgbm.py"，第104行，在d_train=gbm.Dataset(train_x，label=tr
浏览 16提问于2019-03-23得票数 1
最近，我正在学习LightGBM包，并想调优它的参数。 我想尝试所有可以在LightGBM中调优的参数。 一个问题是:当我使用函数：lightgbm(data, label = NULL, weight = NULL, params = list(), nrounds = 10, verbose = 1)构建模型时，是否可以将weight、nrounds和many other parameters放入一个列表对象并提供给params参数？ 下面是我使用的代码： # input data for lgb.Dataset()
data_lgb <- lgb.Dataset(
data
浏览 25提问于2019-03-25得票数 0
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根据我对LightGBM文档的阅读，其中一个应该在Dataset方法中定义分类特性。因此，我有以下代码：
cats=['C1', 'C2']
d_train = lgb.Dataset(X, label=y, categorical_feature=cats)
但是，我收到了以下错误消息：
/app/anaconda3/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/lightgbm/basic.py:1243: UserWarning:在数据集中使用categorical_feature。Warnings.warn(‘在Datas
浏览 18提问于2020-03-07得票数 15
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1回答
我正在研究一个二进制分类问题，我的训练数据有数百万条记录和2000个变量。我运行lightGBM进行特征选择，并使用从lightGBM中选择的特性运行神经网络(使用Keras)模型进行预测。关于我所遵循的方法，我有几个问题。
当使用lightGBM进行特性选择时，我正在进行超参数调优。这是基于我的理解，随着超参数的变化，所选择的功能也会有所不同。我使用'goss‘算法和’增益‘作为特征重要性类型。我看过几篇他们使用lightGBM进行特性选择的文章，但我还没有看到在哪里进行超参数调优，它们只是使用默认设置。这是正确的方法吗？使用lightGBM进行特征选择，并使用神经网络根据从ligh
浏览 7提问于2020-07-07得票数 2
我是一个非常新的LightGBM，当我尝试在我的数据集上应用lightgbm.train时，我得到了这个错误：
LightGBMError: Length of label is not same with #data
我不知道我在哪里弄错了。我试过了
model = lightgbm.train(params, train_data, valid_sets=test_data, early_stopping_rounds=150, verbose_eval=200)
提前谢谢。
浏览 0提问于2018-06-08得票数 3
2回答
我试图使用“map”度量来激活lightgbm (我将在本文末尾解释为什么这样做)，并使用以下参数dict (使用sklearn )：
param = {
'objective': 'binary',
'num_threads': 40,
'metric': 'map',
'eval_at': 300,
'feature_fraction': 1.0,
'bagging_fraction': 1.0,
'
浏览 4提问于2018-11-01得票数 2
我需要更好地理解我的LightGBM模型，所以我使用。lightgbm需要对数据进行编码，我将把相同的数据传递给树解释器。因此，我担心SHAP 和将我的数据作为数字数据处理。如何指定数据是绝对的？这会改变SHAP值的计算吗？
我已经通过了。
浏览 0提问于2019-07-31得票数 3
我正在尝试安装Python的LightGBM图形处理器版本。我是从Git安装的，并且已经成功构建了LightGBM，测试结果与预期一致。
[LightGBM] [Info] Iteration:100, training auc : 0.997687
[LightGBM] [Info] Iteration:100, valid_1 binary_logloss : 0.519711
[LightGBM] [Info] Iteration:100, valid_1 auc : 0.81798
[LightGBM] [Info] 14.887669 seconds elapsed, finishe
浏览 235提问于2020-05-22得票数 0
0回答
我已经在自己的路径$HOME/gcc/gcc5.3.0中安装了gcc5.3。并成功构建项目。但在运行时，发生了以下错误：
../../lightgbm: /usr/lib64/libgomp.so.1: version `GOMP_4.0' not found (required by ../../lightgbm)
../../lightgbm: /usr/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.20' not found (required by ../../lightgbm)
../../lightgbm: /usr/lib6
浏览 26提问于2016-12-29得票数 1
最近，我正在做多个实验来比较Python XgBoost和LightGBM。这个LightGBM似乎是一种新的算法，人们认为它在速度和精度上都优于XGBoost。
我是。这里是，您可以在这里找到可以调用的python函数。它可以直接从LightGBM模型调用，也可以由LightGBM scikit-learn调用。
这是我使用的。如您所见，它的数据结构与上面的LightGBM python非常相似。
以下是我尝试过的：
如果您在XGBoost和LightGBM中都使用了lightGBM方法，那么是的lightGBM工作得更快，并且具有更高的准确性。但是这种方法没有交叉验证。
如果您在这
浏览 7提问于2017-07-11得票数 8
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当我训练LightGBM模型时，我得到以下错误： # Train the model
import lightgbm as lgb
lgb_train = lgb.Dataset(x_train, y_train)
lgb_val = lgb.Dataset(x_test, y_test)
parameters = {
'application': 'binary',
'objective': 'binary',
'metric': 'auc',
'is_
浏览 26提问于2019-02-04得票数 3
在jupyter notebook中，我做到了：
!pip3 install lightgbm
我收到了以下消息：
Requirement already satisfied: lightgbm in /Users/tiger/anaconda/lib/python3.5/site-packages (2.2.1)
Requirement already satisfied: scikit-learn in /Users/tiger/anaconda/lib/python3.5/site-packages (from lightgbm) (0.18.1)
Requirement already
浏览 2提问于2018-11-10得票数 1
根据，当我可以使用sklearn API来提供数据和训练模型时，lightgbm.Dataset()的用途是什么？
有没有什么真实的例子来解释lightgbm.dataset()的用法呢？
浏览 10提问于2021-01-28得票数 0
1回答
第一次尝试-)我安装了CMake，明威，Boost，并且已经有VS 2017社区版本。我通过使用指南成功地安装了它。我甚至在Git Bash上测试过它，它很有效。但我想这不适用于Python？因为我不能在Python空闲、笔记本等上导入和使用它。
第二次尝试-)同时，我使用指南安装了VS。它说，The .exe file will be in LightGBM-master/windows/x64/Release folder.，我想这个指南是为VS用户，而不是为我？
第三次尝试-) pip install lightgbm --install-option=--gpu给了我错误：Except
浏览 0提问于2019-04-05得票数 2
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我在运行Ubuntu20.04 64位的raspberry pi 4b8GB上使用Julia1.5。我在我的Windows膝上创建了一个lightGBM模型，并将模型保存到一个文件中。这在我的windows笔记本电脑上加载得很好，并正确执行。但当我试图加载它在覆盆子PI，我得到以下错误。我检查并发现/home/pi/.julia/packages/LightGBM/My6MK/src/lib_lightgbm.so文件存在。我已经尝试删除LightGBM包并再次添加它。但问题仍然存在。如果你需要更多的细节，请告诉我。
loadmodel(estimator, "/home/pi/sof
浏览 3提问于2020-11-29得票数 1
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如果我这么做的话：
import lightgbm as lgb
我得到了
python script.py
Traceback (most recent call last):
File "script.py", line 4, in <module>
import lightgbm as lgb
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/lightgbm/__init__.py", line 8, in <module>
from .basic import Booster, Data
浏览 10提问于2017-07-05得票数 30
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我有以下avro模式 {
"name": "MyClass",
"type": "record",
"namespace": "com.acme.avro",
"fields": [
{
"name": "data",
"type":
{
"type": "map",
"values": [
浏览 20提问于2021-10-08得票数 0
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3回答
我最近在用做预测比赛，这是我第一次使用这个决策树模型，而且我是机器学习的初学者，当我训练模型来拟合数据时，我得到了以下结果：
[LightGBM] [Info] Total Bins 3499
[LightGBM] [Info] Number of data: 595192, number of used features: 25
/Users/Jame/anaconda3/lib/python3.6/site-
packages/lightgbm/basic.py:725: UserWarning: categorical_feature in
param dict is overrid
浏览 3提问于2018-09-27得票数 2
我没有在R4.0下安装/运行lightgbm。我能够在R 3.6.3下运行模型，我的计算机上仍然有这个模型。然而，在安装R4.0之后，我甚至无法在R3.6.3或R4.0上加载lightgbm。有什么帮助吗？另外，我使用的是OS Catalina。
> library(lightgbm)
Loading required package: R6
Error: package or namespace load failed for ‘lightgbm’ in dyn.load(file, DLLpath = DLLpath, ...):
unable to load shared obj
浏览 33提问于2020-05-30得票数 0
我想从非常大的x和y构造一个LightGBM Dataset对象，它不能加载到内存中。有没有可以批量构造数据集的方法？例如：就像这样 import lightgbm as lgb
ds = lgb.Dataset()
for X, y in data_generator():
ds.add_new_data(data=X, label=y)
浏览 29提问于2020-06-16得票数 0
我使用lihgtgbm进行培训，并提示错误"LightGBM bin size 1141无法在GPU上运行“。错误是"lightgbm.basic.LightGBMError: bin size 1141不能在GPU上运行“。
[LightGBM] [Warning] Categorical features with more bins than the configured maximum bin number found.
[LightGBM] [Warning] For categorical features, max_bin and max_bin_by_featu
浏览 38提问于2022-07-29得票数 1
在处理班级不平衡问题时，惩罚大多数班级是我在建立机器学习模型时遇到的一种常见做法。因此，我经常使用类权重后再抽样.LightGBM是一种有效的基于决策树的框架，被认为能很好地处理类的不平衡。因此，我使用LightGBM模型来解决二进制分类问题。数据集在34:1的比例上存在较高的类不平衡。
我最初使用的是带有“类权重”参数的LightGBM分类器。然而，LightGBM分类器的文档提到只对多类问题使用此参数。对于二进制分类，它建议使用'is_unbalance‘或'scale_pos_weight’参数。但是，通过使用类权重，我看到了更好的结果，而且与使用其他两个参数相比，调整模
浏览 7提问于2020-04-10得票数 5
2回答
使用LightGBM的特性重要性
、、、、
我用几种算法训练了一个模型，包括随机森林学习算法和LightGBM算法.这些模型在精度和其他统计数据方面表现相似。
问题是这两种算法在特征重要性方面的不一致行为。我使用了默认参数，我知道它们使用不同的方法来计算特征的重要性，但我认为高度相关的特征对模型的预测总是有最大的影响。随机森林对我来说更有意义，因为高度相关的特性出现在顶部，而LightGBM则不是这样。
是否有一种方法来解释这种行为，并且这个结果在LightGBM中是否值得信赖？
随机森林特征重要性
LightGBM特性重要性
与目标的相关性
浏览 4提问于2020-10-21得票数 3
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我正试图在r 3.5.2中安装Lightgbm库。经过数百万次的尝试，我可以这样做。如果有人知道怎么安装它呢？
我已经尝试过这些方法来安装lightgbm，但是总是会出现这种类型的错误。
1.
在I.P(.)：(从警告中转换)软件包‘C:/Users/MUHAMM~1/AppData/Local/Temp/Rtmp4EX73g/file7d81a401a17/lightgbm_2.2.3.tar.gz’的安装具有非零退出状态，此外:警告消息: 1:在untar2中(tarfile，file，list，exdir)：跳过pax全局扩展标头2:在untar2中(tarfile，file，list
浏览 1提问于2019-01-31得票数 2
在将LGBMResgressor导入到lightgbm时，我得到了以下错误
ImportError
Traceback (most recent call last)
<ipython-input-38-1a53b4f7b770> in <module>()
5 from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
6 import lightgbm as lgb
----> 7 from lightgbm import LGBMRegressor
8 # from lightgbm.skle
浏览 4提问于2017-08-17得票数 0
我想了解feature_parallel在LightGBMClassifier中的算法。它描述了传统的方法，以及LightGBM打算如何改进它。
这两种方法如下(链接网站逐字)：
传统Feature_parallel:
特征并行的目的是将决策树中的“发现最佳分割”并行化。传统的特征并行程序是：
垂直划分数据(不同的机器有不同的特征集)。
工作人员在本地特征集上查找本地最佳拆分点{特征、阈值}。
沟通当地最好的分裂彼此，得到最好的一个。
具有最佳拆分的员工执行拆分，然后将数据的拆分结果发送给其他员工。
Feature_parallel in LightGBM：(问题文本粗体和斜体)
由于当#da
浏览 0提问于2022-01-12得票数 1
我有一个包含一列试验、一列成功和其他特性的数据集；显然，我可以生成一个概率列。我想使用梯度增强方法(如xgboost或lightgbm)来建模成功概率。在lightgbm或xgboost中，我应该设置哪个参数来处理这个问题？
浏览 0提问于2019-02-12得票数 4
我读过并听说过强大的XGBoost，它是当今人们用来解决Kaggle挑战的最著名的模型之一。这使我对开发自己对模型的直觉感兴趣，所以我决定在我的数据集上尝试使用XGBoost，但不幸的是，当我试图在mac上安装XGBoost时，遇到了许多与依赖相关的问题:(
然而，我做了更多的研究，并从微软那里找到了另一个名为LightGBM的相关库，他们声称它在XGBoost上取得了更好的效果(至少相当于)。因此，我决定使用LightGBM，因为在安装库时没有遇到任何问题。
我预计，与同一数据集中的其他模型相比，该模型的性能应该优于，或者至少是类似的。我的数据集包含14k的文本文档，其值为0或1，它们分别以
浏览 0提问于2017-07-14得票数 1
在将lightGBM模型与tidymodels和treesnip进行拟合后，我可以采用合适的工作流，并对新的数据进行预测，而不存在任何问题。但是，在以".rds“格式保存调整后，关闭会话并在新会话中加载".rds”模型后，当我试图生成预测时，R会话会中断。
这只发生在lightGBM模型中，对于任何其他类型的模型，这种不便都不会发生。下面是一个可重复的例子：
安装lightGBM模型的步骤如下
PKG_URL <- "https://github.com/microsoft/LightGBM/releases/download/v3.0.0/lightgbm-3.
浏览 3提问于2020-11-08得票数 0
我运行了一个基本的lightgbm示例来测试max_bin如何影响模型：
require(lightgbm)
data(agaricus.train, package = "lightgbm")
data(agaricus.test, package = "lightgbm")
train <- agaricus.train
test <- agaricus.test
dtrain <- lgb.Dataset(data = train$data, label = train$label, free_raw_data = FALSE)
dte
浏览 4提问于2018-03-13得票数 0
我在RStudio上下载了lightgbm包，并尝试用它运行一个模型。该脚本基于提示。 函数如下： > fit.lightgbm
function (training, testing)
{
train <- as.matrix(training)
test <- as.matrix(testing)
coltrain <- ncol(train)
coltest <- ncol(test)
dtrain <- lightgbm::lgb.Dataset(train[, 2:coltrain], label = train[,
浏览 155提问于2021-02-22得票数 0
回答已采纳
对于链接到MySQL的python，我还是个新手，我遇到了如下问题。有什么我应该做的线索吗？下面是我的代码： import mysql.connector
from netCDF4 import Dataset
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import pyodbc
file = '182.16.248.173:8080/dods/INA-NWP/2021030100/2021030100-d02-asim'
url = Datase
浏览 40提问于2021-08-20得票数 0
LightGBM提供了处理分类变量的选项，而不需要对数据集进行热编码。
使用此特性(来自Python接口)的一种方法是使用categorical_feature-argument将分类特性的列名指定为列表。这种方法要求将类别编码为整数。
但是，另一种方法是为LightGBM提供一个Pandas DataFrame，其中本质上是分类的列被设置为范畴dtype，LightGBM将确定哪些列被视为分类。
但是在分类中使用的底层代码是由Pandas设置的，并且在Python会话中可能不一致。- cat_codes会导致LightGBM错误解释分类？中的条目吗？
根据Pandas的分类，我指的是一个名为
浏览 4提问于2020-02-12得票数 2
我正试图在autoML 10.14.6上安装Lazypredict，这是一个macOS python库。
因此，我只需在终端中运行“”，它就想安装lightgbm，但总是失败。我认为它试图通过pip安装lightgbm，尽管我已经安装了brew (作为推荐)。
因此，我会犯这样的错误，真的不知道该怎么做。我已经安装了CMake，你有什么想法可以让我安装懒虫预测吗？PS:其他自动ML包(如PyCaret )也是如此
我得到的错误如下：
错误:为lightgbm运行的构建轮失败，运行setup.py，用于lightgbm，未能构建lightgbm，安装收集的包: lightgbm运行setup.
浏览 5提问于2022-10-18得票数 0
2回答
我用GPU对python的支持编译了lightgbm，这些源代码遵循本指南
来自控制台的测试使用是成功的：
C:\github_repos\LightGBM\examples\binary_classification>"../../lightgbm.exe" config=train.conf data=binary.train valid=binary.test objective=binary device=gpu
[LightGBM] [Warning] objective is set=binary, objective=binary will be ignor
浏览 0提问于2018-06-17得票数 0
回答已采纳
我有两个几乎相同的数据集A和B，它们只是在列排序方面有所不同。然后，通过以下步骤对这两个数据集中的每个数据集进行LightGBM模型的培训：
将每个数据集分为训练和测试(对A和B使用相同的随机种子和比率)
将超参数保留为几乎默认的
将random_state设置为固定数字(用于复制)
使用网格搜索优化learning_rate
在训练集上训练LightGBM模型并在测试集上测试它
将选择在测试集上性能最好的学习率。
基于这两个数据集的两个模型的输出非常不同，这使我认为列的排序会影响LightGBM模型的性能。
你知道为什么会这样吗？
浏览 0提问于2019-04-30得票数 15
我正试图使用lightGBM与R一起构建一个回归模型，我对一些函数以及何时/如何使用它们感到有点困惑。
首先是我在标题中所写的内容，lgb.train()和lightgbm()之间有什么区别？
文档()中的描述说，lgb.train是“用lightgbm训练的逻辑”，LightGBM是“训练LightGBM模型的简单接口”，而两者的结果值都是经过训练的模型lgb.Booster。我发现的一个不同之处是，lgb.train()不适用于valid=，而lightgbm()则使用。
第二个是关于函数lgb.cv()，关于lightGBM中的交叉验证。如何将lgb.cv()的输出应用于模型？正如我从上
浏览 7提问于2020-12-10得票数 0
回答已采纳
让我们假设我想要预测房价。我的数据具有线性趋势和季节性，我想使用lightgbm进行预测。
我知道如何捕捉季节性-我可以添加平均编码的特征。但有没有可能赶上这一趋势呢？我认为不是，因为lightgbm的基础是树，没有线性部分。我是对还是错？
浏览 1提问于2019-08-06得票数 0
我正在尝试在我的windows笔记本电脑上安装LightGBM。我在AWS Ubuntu/Lunix实例上安装了它，但在我的windows笔记本电脑上不断收到错误……
在使用我的RStudio windows版本的终端中，我运行：
git clone --recursive https://github.com/microsoft/LightGBM
cd LightGBM
Rscript build_r.R
这将提供以下输出：
Microsoft Windows [Versión 10.0.17763.1039]
(c) 2018 Microsoft Corporation. Todos lo
浏览 44提问于2020-02-21得票数 0
回答已采纳
我尝试了几种方法在Windows (10) for R下编译LightGBM。
一切都失败了，最令人信服的方式是，用Laurae2/lgbdl安装也失败了。
执行: devtools::install_github("Laurae2/LightGBM"，subdir = "R-package")时，以下错误在编译行长列表后停止安装：
错误: inDL(x，as.logical(local)，as.logical(now)，...)中'lightgbm‘的包或命名空间加载失败: kann shared object 'C:/Users/XXXXX/
浏览 2提问于2018-08-28得票数 1
我从lightgbm.sklearn.LGBMClassifier包中训练了一个使用lightgbm的模型。我可以从模型中找到训练数据的列数和列名，但是我没有找到找到训练数据行号的方法。是否可以这样做呢？最好的解决办法是从模型中获得训练数据，但我没有遇到过这样的情况。
# This gives the number of the columns the model is trained with
lgbm_model.n_features_
# Any way to find out the row number of the training data as well?
lgbm_model
浏览 5提问于2022-02-14得票数 1
回答已采纳
1回答
在运行lgb.cv时，在日志中，我有时会在“从分数开始训练”之后得到负数。不知道这个数字到底是什么意思，以及什么单位？它是根据参数中指定的度量计算的吗？以下是一段节选：
[LightGBM] [Info] Total Bins 2767
[LightGBM] [Info] Number of data: 18600, number of used features: 1380
[LightGBM] [Info] Start training from score -5.186526
[LightGBM] [Info] Start training from score -5.320057
[L
浏览 6提问于2020-05-30得票数 3
1回答
我试图用不同的参数来拟合许多lightgbm模型(例如，用于参数调整)。需要并行运行它们以减少时间。但是，在运行%dopar%命令时，我会得到以下错误：Error in unserialize(socklist[[n]]) : error reading from connection。
xgboost (posted )也出现了同样的问题，通过将xgboost数据类型xgb.DMatrix (训练和测试数据存储在%dopar%循环本身而不是外部)中解决了这个问题。但是，对于lightgbm，这也不起作用(例如，将本机lgb.Dataset训练和测试数据集放在循环中仍然会带来相同的错误)。对如
浏览 4提问于2021-03-21得票数 0
1回答
随机森林对LightGBM
有人能解释一下随机森林和LightGBM之间的详细区别吗？算法是如何在引擎盖下工作的呢？
根据我从文件中的理解：
LightGBM和RF在树的构建方式上有所不同:顺序和结果的组合方式。结果表明，如果对参数进行仔细调整，GBM的性能要优于射频。
随机森林: RFs使用随机数据样本对每棵树进行独立的训练。这种随机性有助于使模型比单个决策树更健壮，并且更不适合于训练数据。
我的问题是
什么时候人们会在梯度增强机器上使用随机森林？
与随机森林相比，使用梯度增强法有什么好处/缺点？
浏览 0提问于2019-11-18得票数 9
回答已采纳
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