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LightGBM 教程
什麼是 LightGBM？
LightGBM（Light Gradient-Boosting Machine）是一個免費的開源框架，由微軟建立，用於快速高效地構建機器學習模型。它使用決策樹來幫助提高模型的效能並減少記憶體使用。
LightGBM 使用一種稱為基於梯度的單側取樣 (GOSS) 的特殊方法。這種方法只在訓練過程中保留最重要的資料點，有助於節省記憶體並加快處理速度。它還使用一種將資料分組到“箱”或“桶”中的技術，以便更快地構建樹。
這些智慧方法以及其他改進（例如逐葉生長樹和更有效地儲存資料）使 LightGBM 比許多其他用於梯度提升的工具更快、更有效。
為什麼要學習 LightGBM？
學習 LightGBM 可以幫助您建立功能強大且高效的機器學習模型，這在許多領域都很有用。
速度：LightGBM 非常快。它比大多數其他工具更快地訓練模型。
準確性：它有助於建立非常準確的模型，這意味著它可以做出良好的預測。
記憶體效率：LightGBM 記憶體效率高，這意味著它可以管理大型資料集而不會減慢機器速度。
靈活性：它適用於多種形式的資料，可用於許多工，例如預測數字和對資料進行分類。
可擴充套件性：LightGBM 可以處理大量資料，並且隨著資料集的增長，其效能將繼續保持良好。
易用性：它易於學習和應用，特別是如果您之前使用過類似的工具。
LightGBM 的用途
由於 LightGBM 能夠快速準確地生成預測，因此它被用於許多不同的應用程式，例如欺詐檢測、銷售預測、信用評分和收入損失預測。
誰應該學習 LightGBM
資料科學家、機器學習工程師、研究人員、軟體開發人員、學生和需要快速簡便的方法來建立和實施機器學習模型的商業分析師會發現 LightGBM 非常有用。它可用於模式識別、結果預測以及為應用程式新增高階功能。在處理多個數據集時，此工具非常有用，因為它可以提高準確性、速度和記憶體效率。
學習 LightGBM 的先決條件
學習 LightGBM 時，以下概念很有幫助，因為它是在這些思想的基礎上建立的：
監督機器學習：LightGBM 用於監督學習任務，其中模型從標記資料中學習以進行預測。
整合學習：LightGBM 是一種整合學習技術，透過組合多個模型（如決策樹）來提高整體效能。
梯度提升：梯度提升是一種逐步構建模型的方法，LightGBM 使用它來減少誤差並提高準確性。
基於樹的機器學習演算法：瞭解決策樹理論很重要，因為 LightGBM 是一種基於樹的方法。
理解這些概念將幫助您理解 LightGBM 的操作並最大化其功能。
關於 LightGBM 的常見問題
關於 LightGBM 有一些非常常見的問題 (FAQ)，本節嘗試簡要回答它們。
LightGBM 用於監督學習任務，例如迴歸和分類問題。基於結構化資料構建預測模型是許多行業（如推薦系統、營銷、金融和醫療保健）中的常見技術。
梯度提升是一種特定型別的提升演算法，用於訓練新的模型以糾正先前模型所犯的錯誤。它透過迭代地將新模型擬合到舊模型的剩餘部分來最小化給定的損失函式。
LightGBM 最近越來越受歡迎。該庫經常被資料科學家和機器學習專家使用。
它已被用於在各種機器學習競賽（如 Kaggle 和 Amazon Web Services 機器學習競賽）中獲得頂級成績。
LightGBM 用於許多現實世界的應用程式以及競賽。它用於金融、醫療保健和電子商務來處理諸如欺詐檢測、患者診斷和客戶流失預測等問題。
LightGBM 的基本概念是效率、可擴充套件性和準確性。它透過利用最先進的技術（包括葉級樹構建、基於直方圖的演算法和高效的資料處理）來最佳化訓練時間和記憶體使用來實現這一點。LightGBM 最佳化速度和效能，使其適用於處理複雜的模型和大量資料。
與 XGBoost 和隨機森林相比，LightGBM 在某些任務和資料集上可能更有效。由於其高效的演算法和並行處理能力，LightGBM 可以很好地處理大規模資料集。但是，所有演算法都有優點和缺點，並且諸如處理器容量、資料集大小和複雜性等因素會影響選擇過程。
是的，它相對容易學習，特別是如果您已經具備一些 Python、機器學習基礎知識和決策樹方面的知識。
LightGBM 透過葉級樹構建、基於梯度的單側取樣 (GOSS) 和其他策略來最大限度地減少速度和記憶體消耗。
是的，LightGBM 有一個 Python 包，可以輕鬆地將其整合到基於 Python 的資料科學工作流程中。
早停需要選擇一個驗證集，這是一種特殊的斷點，允許在每次迭代結束時評估模型，以確定是否可以繼續訓練。
我們已決定讓使用者在 LightGBM 中明確定義此集合。訓練資料可以透過多種方式劃分為訓練集、測試集和驗證集。
理想的劃分策略取決於工作和資料領域；這些不是 LightGBM 作為通用工具的功能，但建模人員知道它們。