LightGBM回归

LightGBM是一个用于梯度提升决策树的框架。它使用直方图算法来加速训练和应用程序。 LightGBM作为一款高性能机器学习框架，被广泛应用于分类、回归等任务中，并在许多任务中均表现出较为优异的效果。其回归算法特点: 比较适合于对数据预测建模，能更好的发挥树模型在寻找最优补偿点上的优势，并通过Leaf Wise生长策略加速提高了模型训练的速度，可以同时处理连续型和离散型特征。

LightGBM算法

LightGBM主要包含以下几个方面：

2.1 分裂算法：基于直方图的决策树算法

运用单边采样技术，可以通过不断分裂，加速得到较为精简的决策树；在对于连续属性节点分裂时，可以将其离散化后扫描离散化后的每个切分点，从而挑选离散化后较优切分点。同样，在对于分类属性节点分裂时，也可以将其转化为二分类问题。

2.2 直方图算法：离散化处理数据

直方图算法将数据按照分位数进行离散化，然后以离散后的数据为基础去构建决策树，通过这种方式有效地降低了算法的复杂度。对于数据量较大的海量数据集，LightGBM能在较短的时间内构建出较为精准的模型，同时可以处理有噪声、不平衡数据等情况。

2.3 Leaf Wise生长策略：优化模型训练速度

Leaf Wise生长策略与传统的Depth Wise生长策略相比，是一种更为高效的生长策略，这种策略可以使得决策树在保证准确性的前提下，减少了非叶子节点数量。相应地，降低了存储空间和预测时间，加速了模型训练速度。

LightGBM回归模型

下面是一个简单的LightGBM回归模型的例子：

import lightgbm as lgb
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据
print('Loading data...')
df_train = pd.read_csv('train.csv')
df_test = pd.read_csv('test.csv')
# 处理标签
y_train = df_train['label']
df_train.drop(['label'], axis=1, inplace=True)
y_test = df_test['label']
df_test.drop(['label'], axis=1, inplace=True)
# 划分数据集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(df_train.values, y_train.values, test_size=0.1, random_state=42)
# 构建LightGBM模型
print('Training/Fitting ...')
params = {
    'task': 'train',
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'regression',
    'metric': {'mse'},
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'feature_fraction': 0.9,
    'bagging_fraction': 0.8,
    'bagging_freq': 5,
    'verbose': 0
}
lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train)
lgb_eval = lgb.Dataset(X_val, y_val, reference=lgb_train)
gbm = lgb.train(params,
                lgb_train,
                num_boost_round=100,
                valid_sets=lgb_eval,
                early_stopping_rounds=5)
# 预测测试集并输出RMSE
print('Predicting ...')
y_pred = gbm.predict(df_test.values, num_iteration=gbm.best_iteration)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE: %.4f" % mse)

LightGBM特征重要度

LightGBM用的是直方图，它不会用到所有的特征，而是根据特征的重要度选择部分特征。其特征重要度选取特征主要是通过在决策树的生长过程中，对于划分的属性，计算其对于决策结果的贡献。计算后可以通过直方图统计得到，因此LightGBM的特征重要度是一个通过统计的平均重要度得到的，反应了特征对于模型的贡献程度。

# 输出特征重要度
print('Feature importances:', list(gbm.feature_importance()))

小结

本文阐述了LightGBM回归技术，介绍了LightGBM回归的特点和算法，同时简单介绍了LightGBM回归模型和特征重要度的计算方式。总之，LightGBM以快速、高效、准确著称，近年来在处理海量数据方面表现突出，预期将在未来得到广泛应用。

详解LightGBM回归技术