XGBoost 在构建树的节点过程中只考虑非缺失值的数据遍历，而为每个节点增加了一个缺省方向，当样本相应的特征值缺失时，可以被归类到缺省方向上，最优的缺省方向可以从数据中学到。...在构建树的过程中需要枚举特征缺失的样本，乍一看该算法的计算量增加了一倍，但其实该算法在构建树的过程中只考虑了特征未缺失的样本遍历，而特征值缺失的样本无需遍历只需直接分配到左右节点，故算法所需遍历的样本量减少...2.1.5 类别特征最优分割 大部分的机器学习算法都不能直接支持类别特征，一般都会对类别特征进行编码，然后再输入到模型中。...其基本思想在于每次分组时都会根据训练目标对类别特征进行分类，根据其累积值 \frac{\sum gradient }{\sum hessian} 对直方图进行排序，然后在排序的直方图上找到最佳分割。...O(2*#data) 降低为 O(#bin) ，极大的减少了内存消耗； LightGBM 采用了直方图算法将存储特征值转变为存储 bin 值，降低了内存消耗； LightGBM 在训练过程中采用互斥特征捆绑算法减少了特征数量
梯度提升树(GBDT)，XGBoost以及LightGBM等先进的集成模型都采用了决策树作为基模型，在广告计算、CTR预估、金融风控等领域大放异彩，成为当今与神经网络相提并论的复杂模型，更是数据挖掘比赛中的常客...通常被捆绑的特征都是互斥的（即特征不会同时为非零值，像one-hot），这样两个特征捆绑起来就不会丢失信息。...在模拟过程中收集系统所产生的误差，通过误差反传，然后调整权值大小，通过该不断迭代更新，最后使得模型趋于整体最优化（这是一个循环，我们在训练神经网络的时候是要不断的去重复这个过程的）。...在这一系列的能量转化中，影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率，即燃料燃烧加热水产生高温高压蒸汽。...在工业蒸汽量预测上篇中，主要讲解了数据探索性分析：查看变量间相关性以及找出关键变量；数据特征工程对数据精进：异常值处理、归一化处理以及特征降维；在进行归回模型训练涉及主流ML模型：决策树、随机森林，lightgbm
这是目标，即您尝试预测的列。 test.csv - 剩余三分之一（~4300）乘客的个人记录，用作测试数据。您的任务是预测Transported该集合中乘客的价值。...train_data.isna().sum(), test_data.isna().sum() 这里是查看数据集的缺失值。根据缺失值的数据以及类型去选择对缺失值进行删除或者填充操作。...object类型的编码一般是独热编码用的较多，这里就要提一下分类变量的类型。 分类变量 分类变量（Categorical Variables）是指那些数据值表示不同类别的变量。...分类变量本身并没有数量上的顺序，通常用来表示某个对象或现象的类型、类别等。根据其具体的特点，分类变量可分为几种类型，且在机器学习与数据分析中，通常需要对分类变量进行编码，以便进行后续的建模和计算。...分类变量的编码方法 在机器学习和数据分析中，由于大多数算法无法直接处理非数值型的数据，我们需要将分类变量转换为数值型变量。
（4）由于RF采用的基学习器是CART决策树，而CART决策树对缺失值不敏感，因此 RF 对部分特征缺失也不敏感。...缺失值处理：对树中的每个非叶子結点，XGBoost可以自动学习出它的默认分裂方向。如果 某个样本该特征值妝失，会将其划入默认分支。...增加对缺失值的处理 XGBoost 对于不同节点遇到的特征缺失将采用不同的处理方式，并且会逐渐学习出处理缺失值的方式，当后面再遇到有缺失特征时就可以按学习出的处理方式进行处理，这样更加科学。...模型训练速度更快 GBDT/GBRT 模型采用的是数值优化思维，即利用 CART 回归树去拟合损失函数的负梯度在当前模型的值，达到减小损失函数的目的;而 XGBoost 采用的是解析解思想，即对损失函数进行二阶泰勒展开...而LGB是基于直方图分裂特征的，梯度信息都存储在一个个bin中，所以访问梯度是连续的，缓存命中率高。
正如其名字中的Light所蕴含的那样，和XGBoost相比，LightGBM在大规模数据集上跑起来更加轻盈。 模型精度：XGBoost和LightGBM相当。...训练速度：LightGBM远快于XGBoost。 内存消耗：LightGBM远小于XGBoost。 缺失值特征：XGBoost和LightGBM都可以自动处理特征缺失值。...分类特征：XGBoost不支持类别特征，需要OneHot编码预处理。 LightGBM直接支持类别特征。 ? ? 公众号后台回复关键字："源码"，获取本文全部代码和对应插图PPT。...EFB算法可以有效减少用于构建直方图的特征数量，从而降低计算复杂度，尤其是特征中包含大量稀疏特征的时候。...在许多应用场景下，数据集中会有大量的稀疏特征，这些稀疏特征大部分样本都取值为0，只有少数样本取值非0。 通常可以认为这些稀疏特征是互斥的，即它们几乎不会同时取非零值。
1.2自动处理缺失值数据存在缺失值是很正常的，一般来说我们会采取很多方法去填充这些空值，可以使用均值或者统计指标，也可以使用机器学习算法去学习再填充，而CatBoost会在训练过程中学习如何处理缺失值。...它会自动将缺失值的处理纳入模型中，而无需进行显式的填充或处理。CatBoost会将缺失值视为一个特定的数值，这个数值在内部被用作缺失值的标识符。...对分类特征的处理：对于分类特征，CatBoost会将缺失值作为一个额外的类别，不需要对其进行特殊处理。...对数值特征的处理：对于数值特征，CatBoost会将缺失值视为一个额外的分支，因此不会影响其他分支的计算。对目标变量的处理：在目标变量中也可以包含缺失值。...这个技术的实现原理是通过在目标函数中引入PredictionValuesChange，使得模型在训练时会在最小化损失的同时，尽量保持预测值的稳定性。
2、类别型特征处理基本原理 类别型特征处理是CatBoost的主要特点之一，可以解决空值、类别型编码、特征组合的问题。...1、空值处理：CatBoost算法在训练过程中会自动检测到数据中的缺失值，在决策树的每个节点分割过程中，CatBoost会考虑缺失值作为一种可能的分支路径。...如果特征值缺失，算法会为缺失值选择一个最佳的分裂方向。 2、ordered TS编码：它是一种基于目标变量的统计信息来为类别特征的每个类别赋予数值的方法。...Ordered TS编码特别适用于有序的类别特征，即类别之间存在自然顺序，在CatBoost算法中，会对样本进行多次洗牌，每次得到不同排序状态的样本集。排序的目的产生一种随机性，减少过拟合。...例如，如果目标变量是二元的（如0和1），则计算每个类别特征值对应的目标值为1的平均比例。 3、特征组合：CatBoost可以自动组合不同类别型特征的值，形成新的特征，以捕获特征间的交互效应。
5.3 自动处理缺失值 1 LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型...在遍历数据的时候，根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量，当遍历一次数据后，直方图累积了需要的统计量，然后根据直方图的离散值，遍历寻找最优的分割点。 ? 使用直方图算法有很多优点。...1.4.4 直接支持类别特征 实际上大多数机器学习工具都无法直接支持类别特征，一般需要把类别特征，转化到多维的0/1 特征，降低了空间和时间的效率。而类别特征的使用是在实践中很常用的。...在 Expo 数据集上的实验，相比0/1 展开的方法，训练速度可以加速 8 倍，并且精度一致。据我们所知，LightGBM 是第一个直接支持类别特征的 GBDT 工具。...5.3 自动处理缺失值 lightGBM通过默认方式处理缺失值，可以通过设置use_missing = false 来使其无效。
m-1 个划分点，分别计算以该划分点作为二元分类点时的信息增益，并选择信息增益最大的点作为该连续特征的二元离散分类点； 对于缺失值的处理可以分为两个子问题： 问题一：在特征值缺失的情况下进行划分特征的选择...（即到底把这个样本划分到哪个结点里） 针对问题一，C4.5 的做法是：对于具有缺失值特征，用没有缺失的样本子集所占比重来折算； 针对问题二，C4.5 的做法是：将样本同时划分到所有子节点，不过要调整样本的权重值...在代理分裂器中，特征的分值必须超过默认规则的性能才有资格作为代理（即代理就是代替缺失值特征作为划分特征的特征），当 CART 树中遇到缺失值时，这个实例划分到左边还是右边是决定于其排名最高的代理，如果这个代理的值也缺失了...然后用一种成本复杂度的度量准则来判断哪棵子树应该被一个预测类别值的叶节点所代替。这种方法需要使用一个单独的测试数据集来评估所有的树，根据它们在测试数据集熵的分类性能选出最佳的树。...在构建树的过程中需要枚举特征缺失的样本，乍一看该算法的计算量增加了一倍，但其实该算法在构建树的过程中只考虑了特征未缺失的样本遍历，而特征值缺失的样本无需遍历只需直接分配到左右节点，故算法所需遍历的样本量减少
都是比较重要的特征，我们不考虑舍弃 缺失值处理方案： 填充方案：结合用户的其他特征值，利用随机森林算法进行预测；但产生了大量人为构建的数据，一定程度上增加了数据的噪音 把变量映射到高维空间（把缺失值当做单独的一类处理...以下，这种方法是比较有效的一种 解决办法： 低维转高维方式 我们接下来采用将变量映射到高维空间的方法来处理数据，即将缺失项也当做一个单独的特征来对待，保证数据的原始性 由于该思想正好和热独编码实现方法一样...，因此这里直接使用热独编码方式处理数据 # 使用热独编码转换pvalue_level的一维数据为多维，其中缺失值单独作为一个特征值 # 需要先将缺失值全部替换为数值，与原有特征一起处理 from...采用了直方图算法将存储特征值转变为存储 bin 值，降低了内存消耗； LightGBM 在训练过程中采用互斥特征捆绑算法减少了特征数量，降低了内存消耗。...速度更快 LightGBM 采用了直方图算法将遍历样本转变为遍历直方图，极大的降低了时间复杂度； LightGBM在训练过程中采用单边梯度算法过滤掉梯度小的样本，减少了大量的计算； LightGBM 采用了基于
比赛方案 数据预处理：首先对数据进行清洗处理缺失值，浏览记录表中的1-4类无顺序，5-9类有顺序，一方面对567*9这种补齐8操作，另一方面发现订单历史记录中的下单时间戳和浏览记录的7操作时间一样，对于历史订单有订单但在浏览记录中对应时间点没有...模型选择：由于其中包括浏览记录是属于类别特征，选用对类别特征直接支持且在泛化能力强不易过拟合的Catboost算法，和LightGBM算法。...结果再次融合，融合方法采用概率大取更大、小取更小，通俗的理解是在表现效果 (AUC) 相差不大的多个模型中，去选取对该条样本预测更自信的模型作为最终结果。...特征工程 特征按照比赛时间进展在文件夹feature中，分别为1 ~ 10_extract_feature.py，以下根据特征所属类别（历史订单 + 浏览行为 + 时间特征 + 文本评论 + 交互）进行分类...lightGBM等的单模型和5折CV训练预测 7是特征分三分，分别做两层的stacking learning，最后再对表现结果差不多的概率文件结果融合 model文件夹存储训练好的模型 ----
13.随机森林是怎样避免ID3算法信息增益的缺点的？ 14.gbdt对标量特征要不要onehot编码？ 15.CART为什么选择基尼系数作为特征选择标准 ？ 16.如何解决类别不平衡问题？...Xgboost由很多分类和回归树组成，采用boosting集成学习，集成学习是指用某种策略将多个分类器预测的结果集成起来，作为最终的预测结果，有boost和bagging两种方法(boosting 各分类器之间有依赖关系...5.XGBoost里处理缺失值的方法？ xgboost模型却能够处理缺失值，也就是说模型允许缺失值存在。论文中关于缺失值的处理与稀疏矩阵的处理看作一样。在分裂节点的时候不会对缺失值遍历，减少开销。...7.XGBoost如何寻找最优特征？是又放回还是无放回的呢？ XGBoost在训练的过程中给出各个特征的评分，从而表明每个特征对模型训练的重要性.。...基尼指数的意义是从数据集D中随机抽取两个样本类别标识不一致的概率。基尼指数越小，数据集的纯度越高。相比于信息增益，信息增益比等作为特征选择方法，基尼指数省略了对数计算，运算量比较小，也比较容易理解。
将其排序并取相邻两样本值的平均数共 m-1 个划分点，分别计算以该划分点作为二元分类点时的信息增益，并选择信息增益最大的点作为该连续特征的二元离散分类点； 对于缺失值的处理可以分为两个子问题：1....（即到底把这个样本划分到哪个结点里） 针对问题一，C4.5 的做法是：对于具有缺失值特征，用没有缺失的样本子集所占比重来折算； 针对问题二，C4.5 的做法是：将样本同时划分到所有子节点，不过要调整样本的权重值...对于问题 1，CART 一开始严格要求分裂特征评估时只能使用在该特征上没有缺失值的那部分数据，在后续版本中，CART 算法使用了一种惩罚机制来抑制提升值，从而反映出缺失值的影响（例如，如果一个特征在节点的...在代理分裂器中，特征的分值必须超过默认规则的性能才有资格作为代理（即代理就是代替缺失值特征作为划分特征的特征），当 CART 树中遇到缺失值时，这个实例划分到左边还是右边是决定于其排名最高的代理，如果这个代理的值也缺失了...然后用一种成本复杂度的度量准则来判断哪棵子树应该被一个预测类别值的叶节点所代替。这种方法需要使用一个单独的测试数据集来评估所有的树，根据它们在测试数据集熵的分类性能选出最佳的树。
随机森林采用决策树作为弱分类器，在bagging的样本随机采样基础上，⼜加上了特征的随机选择。...能够处理高维度数据，并且不用做特征选择，能够展现出哪些变量比较重要。 对缺失值不敏感，如果有很大一部分的特征遗失，仍可以维持准确度。 训练时树与树之间是相互独立的，训练速度快，容易做成并行化方法。...XGBoost vs GBDT核心区别之一:求解预测值的方式不同 GBDT中预测值是由所有弱分类器上的预测结果的加权求和，其中每个样本上的预测结果就是样本所在的叶子节 点的均值。...而XGBT中的预测值是所有弱分类器上的叶子权重直接求和得到，计算叶子权重是一个复杂的过程。...，将空间复杂度从 降低为 ，极大的减少了内存消耗； LightGBM 采用了直方图算法将存储特征值转变为存储 bin 值，降低了内存消耗； LightGBM 在训练过程中采用互斥特征捆绑算法减少了特征数量
因此，可以采用特征并行的方法利用多个线程分别计算每个特征的最佳分割点，根据每次分裂后产生的增益，最终选择增益最大的那个特征的特征值作为最佳分裂点。...9.为什么XGBoost相比某些模型对缺失值不敏感 对存在缺失值的特征，一般的解决方法是： 离散型变量：用出现次数最多的特征值填充； 连续型变量：用中位数或均值填充； 一些模型如SVM和KNN，其模型原理中涉及到了对样本距离的度量...原因就是，一棵树中每个结点在分裂时，寻找的是某个特征的最佳分裂点（特征值），完全可以不考虑存在特征值缺失的样本，也就是说，如果某些样本缺失的特征值缺失，对寻找最佳分割点的影响不是很大。...（3）支持离散变量：无法直接输入类别型变量，因此需要事先对类别型变量进行编码（例如独热编码），而LightGBM可以直接处理类别型变量。...而LGB是基于直方图分裂特征的，梯度信息都存储在一个个bin中，所以访问梯度是连续的，缓存命中率高。
因此，提高模型的泛化能力成为了机器学习研究中的一个重要课题。 为了克服单一模型在泛化能力上的不足，集成学习（Ensemble Learning）作为一种有效的方法被提出并得到了广泛应用。...特征子集随机选择：在构建每棵树的过程中，对每个节点的划分，随机选择特征的一个子集进行最佳分裂。这一过程增加了树之间的差异性。...这个模型的输出是所有样本的平均值。 计算残差：计算当前模型的残差，即真实值与预测值之间的差异。 训练弱学习器：用这些残差作为目标值，训练一个新的弱学习器（如决策树）。...树的分裂算法：XGBoost采用了更高效的分裂算法，能够更快速地找到最佳分裂点。 处理缺失值：XGBoost能够自动处理数据中的缺失值，提升了模型的鲁棒性。...随机森林适用于需要高稳定性的任务，XGBoost由于其高效性和灵活性在比赛中表现优异，LightGBM则在大数据处理方面优势明显，而CatBoost专注于类别特征的处理，简化了预处理过程并提升了模型性能
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