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文章目录
- 介绍
- 原理:
- 应用方向:
- 教程
- 下载数据
- 加载R包
- 导入数据
- 数据预处理
- 数据描述
- 数据切割
- 设置数据对象
- 调节参数
- 训练模型
- 预测测试数据
- 评估模型
- 模型准确性
- 混淆矩阵
- 模型评估指标
- ROC Curve
- PRC Curve
- 特征的重要性
- 模型SHAP值解释
- 保存模型
- 总结
- 系统信息
介绍
LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一款基于决策树算法的分布式梯度提升框架,由微软开发。它的设计初衷是为了提供一个快速高效、低内存占用、高准确度、支持并行和大规模数据处理的数据科学工具。