人工智能和机器学习之回归算法：LightGBM回归：使用Python进行LightGBM编程实践.docx_python做LightGBM资源-CSDN文库

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人工智能和机器学习之回归算法：LightGBM 回归：使用

Python 进行 LightGBM 编程实践

1 人工智能和机器学习之回归算法：LightGBM 回归

1.1 简介和预备知识

1.1.1 什么是 LightGBM

LightGBM 是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,

GBDT）的机器学习算法，由 Microsoft 的 Research 团队开发。它在处理大规模

数据集时，相比其他 GBDT 算法如 XGBoost，具有更快的训练速度和更高的效率。

LightGBM 通过使用直方图的差分和基于叶子的生长策略，减少了内存使用和计

算时间，同时保持了模型的准确性。

1.1.2 LightGBM 与其它回归算法的比较

LightGBM 在回归任务中表现出色，尤其在数据量大、特征多的情况下。与

传统的线性回归、决策树回归相比，LightGBM 能够捕捉到数据中的非线性关系

和高维特征的交互作用，从而提高预测精度。与 XGBoost 相比，LightGBM 在训

练速度和内存使用上更优，这主要得益于其直方图的差分和基于叶子的生长策

略。

1.1.3 Python 环境搭建与库安装

在开始使用 LightGBM 之前，需要确保你的 Python 环境已经搭建好，并且

安装了必要的库。以下是在 Python 环境中安装 LightGBM 的步骤：

#

安装

LightGBM

库

pip install lightgbm

同时，你可能还需要安装 pandas 和 numpy 库来处理数据，以及 scikit-learn

库来评估模型性能：

pip install pandas numpy scikit-learn

1.2 使用 Python 进行 LightGBM 编程实践

1.2.1 数据准备

首先，我们需要准备数据。这里我们使用一个简单的数据集来演示如何使

用 LightGBM 进行回归预测。数据集包含两个特征 feature1 和 feature2，以及一

个目标变量 target。

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