基于LightGBM的网络入侵检测系统 网络安全 网络信息安全 APT 漏洞挖掘 安全管理

自己手动整理的离线文档，侵权删！ 内容包括： 快速入门指南 Python包的相关介绍 特性 实验 参数 参数优化 Python API 并行学习指南 LightGBM GPU教程 进阶主题 常见问题 Development Guide

LightGBM win10下亲测可用，0.1版本，附最新版本的LightGBM python版安装方法

渐变光机 LightGBM是使用基于树的学习算法的梯度增强框架。 它被设计为分布式且高效的，具有以下优点： 训练速度更快，效率更高。 降低内存使用率。 更好的准确性。 支持并行和GPU学习。 能够处理大规模数据。 有关更多详细信息，请参阅。 受益于这些优势，LightGBM被广泛用于许多机器学习竞赛的中。 在公共数据集上进行的表明，LightGBM可以在效率和准确性上均优于现有的Boosting框架，并且显着降低了内存消耗。 此外， 表明，LightGBM可通过使用多台机器进行特定设置的训练来实现线性加速。 入门和文档 我们的主要文档位于并从该存储库生成。 如果您不熟悉LightGBM，请按照站点上进行。 接下来，您可能需要阅读： 显示常见任务命令行用法的。 LightGBM支持的和算法。 是您可以进行的自定义的详尽列表。 和可以加快计算速度。 是有关超参数的详细指南。 为LightGBM超参数（）提供自动调整。 贡献者文档： 。 查阅《 。 新闻 请参考页面上的变更日志。 一些重要的更新日志可在“页面上找到。 外部（非官方）存储库 Optun

LightGBM使用pdf

2021泰迪杯C3-基于LDA主题模型和LightGBM分类模型的旅游目的地印象分析.pdf

对附件一数据建立了总里程等相关因素与成交价格、指导价格、线路成本的多元线性回归模型；为了提高线路价格的预测精度，又建立了基于多因素的 LightGBM 回归模型并与多元线性回归模型进行比较；最后，以历史成功交易的平均溢价比为参考，根据不同需求紧急程度为附件 2 的任务进行了三次报价定价

lightgbm（xgboost）中的焦点损失和标签平滑，用于多类 此损失函数包含焦点损失[1]和标签平滑[2]，现在仅支持lightgbm用于多类（类> 3，它将在以后支持xgboost和二进制类问题） 标签平滑 平滑值表示ε的值： 焦点损失 其中alpha，gamma是焦距损失的参数，为： alpha用于不平衡样本，gamma用于难以学习的样本，在多类问题中，alpha似乎毫无用处。 用法： 1.导入损失函数库 import lightgbm as lgb import lossfunction as lf import numpy as np 2.初始化损失函数 focal_loss_lgb = lf.ComplexLoss(gamma = 0.5) param_dist= {'objective':focal_loss_lgb.focal_loss} param_dist['nu

GBDT实现：XGBoost、LightGBM、Catboost对比 参考https://www.kaggle.com/lavanyashukla01/battle-of-the-boosting-algos-lgb-xgb-catboost

轻梯度升压机 LightGBM是使用基于树的学习算法的梯度增强框架。 它被设计为分布式且高效的，具有以下优点： 更快的训练速度和更高的效率。 降低内存使用率。 更好的准确性。 支持并行，分布式和GPU学习。 能够处理大规模数据。 有关更多详细信息，请参阅。 受益于这些优势，LightGBM被广泛用于许多机器学习竞赛的中。 在公共数据集上进行的表明，LightGBM可以在效率和准确性上均优于现有的Boosting框架，并且显着降低了内存消耗。 此外， 表明，LightGBM通过使用多台机器进行特定设置的训练可以实现线性加速。 入门和文档 我们的主要文档位于并从此存储库生成。 如果您不熟悉LightGBM，请按照站点上进行。 接下来，您可能需要阅读： 显示了常见任务的命令行用法。 LightGBM支持的和算法。 是您可以进行的自定义的详尽列表。 和可以加快计算速度。