Excel 梯度提升机(GBM):另一种高效的集成学习技术
梯度提升机(Gradient Boosting Machine,GBM)是一种集成学习技术,通过逐步添加弱预测模型(如决策树)以降低整体误差。它具备高准确率、灵活性和特征重要性分析的优点,但需注意计算资源消耗和过拟合风险。
梯度提升机(Gradient Boosting Machine,GBM)是一种集成学习技术,通过逐步添加弱预测模型(如决策树)以降低整体误差。它具备高准确率、灵活性和特征重要性分析的优点,但需注意计算资源消耗和过拟合风险。
LightGBM是一种轻量且高效的梯度提升框架,特别适合Excel使用。它通过直方图算法、单边梯度采样(GOSS)和互斥特征捆绑(EFB)提高训练速度,内存占用少,易用性高,预测准确,灵活性强,支持并行处理和大规模数据,适合多种数据分析任务。
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