lightgbm模型保存为pmml文件 机器学习lgbm模型存为pmml文件， 使用方法查阅附件内容txt文件

1、lgb模型转换pmml格式

高级工具库xgboost/LightGBM与建模实战：xgboost应用和实践，LightGBM

本文件主要基于微软开源的LightGBM项目，对其中的application.h,application.hpp,predictor.hpp文件进行修改，添加用于实时预测的C++ API ，方便用户部署预测速度飞快的C/C++线上预测模型。

m5-forecasting-lightgbm-kaggle

LightGBM 的 MATLAB 包装器

本文主要参考Battle of the Boosting Algos: LGB, XGB, Catboost，结果与原文有出入。 文章目录1. 对比标准1.1 数据集1.2 规则1.3 版本2. 结果2.1 准确率2.2 训练时间和预测时间2.3 可解释性2.3.1 特征重要性2.3.2 SHAP值2.3.3 可视化二叉树3. 总结4. 代码参考文献 1. 对比标准 1.1 数据集 分类：Fashion MNIST（60000条数据784个特征） 回归：NYC Taxi fares（60000条数据7个特征） 大规模数据集：NYC Taxi fares（2百万条数据7个特征） PS：本文只进行

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine） 是微软开源的一个实现 GBDT 算法的框架，支持高效率的并行训练。GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT 在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务。GBDT 也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计 Kaggle 上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于 GBDT。LightGBM 提出的主要原因是为了解决 GBDT 在海量数据遇到的问题，让 GBDT 可以更好更快地用于工业实践。其具有以下优点：更快的训练速度更低的内存消耗更好的准确率分布式支持，可以快速处理海量数据 标签：LightGBM

OptGBM OptGBM（= + ）提供了一种scikit-learn兼容的估算器，可通过Optuna调整LightGBM中的超参数。 例子 import optgbm as lgb from sklearn . datasets import load_boston reg = lgb . LGBMRegressor ( random_state = 0 ) X , y = load_boston ( return_X_y = True ) reg . fit ( X , y ) y_pred = reg . predict ( X , y ) 默认情况下，将搜索以下超参数。 bagging_fraction bagging_freq feature_fractrion lambda_l1 lambda_l2 max_depth min_data_in_leaf

LightGBM模型 凯纳克拉尔 [1] [2] [3] [4] [5] [6]