詳解LightGBM回歸技術

一、LightGBM回歸

LightGBM是一個用於梯度提升決策樹的框架。它使用直方圖演算法來加速訓練和應用程序。

LightGBM作為一款高性能機器學習框架，被廣泛應用於分類、回歸等任務中，並在許多任務中均表現出較為優異的效果。

其回歸演算法特點: 比較適合於對數據預測建模，能更好的發揮樹模型在尋找最優補償點上的優勢，並通過Leaf Wise生長策略加速提高了模型訓練的速度，可以同時處理連續型和離散型特徵。

二、LightGBM演算法

LightGBM主要包含以下幾個方面：

2.1 分裂演算法：基於直方圖的決策樹演算法

運用單邊採樣技術，可以通過不斷分裂，加速得到較為精簡的決策樹；在對於連續屬性節點分裂時，可以將其離散化後掃描離散化後的每個切分點，從而挑選離散化後較優切分點。同樣，在對於分類屬性節點分裂時，也可以將其轉化為二分類問題。

2.2 直方圖演算法：離散化處理數據

直方圖演算法將數據按照分位數進行離散化，然後以離散後的數據為基礎去構建決策樹，通過這種方式有效地降低了演算法的複雜度。對於數據量較大的海量數據集，LightGBM能在較短的時間內構建出較為精準的模型，同時可以處理有雜訊、不平衡數據等情況。

2.3 Leaf Wise生長策略：優化模型訓練速度

Leaf Wise生長策略與傳統的Depth Wise生長策略相比，是一種更為高效的生長策略，這種策略可以使得決策樹在保證準確性的前提下，減少了非葉子節點數量。相應地，降低了存儲空間和預測時間，加速了模型訓練速度。

三、LightGBM回歸模型

下面是一個簡單的LightGBM回歸模型的例子：

import lightgbm as lgb
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 載入數據
print('Loading data...')
df_train = pd.read_csv('train.csv')
df_test = pd.read_csv('test.csv')

# 處理標籤
y_train = df_train['label']
df_train.drop(['label'], axis=1, inplace=True)
y_test = df_test['label']
df_test.drop(['label'], axis=1, inplace=True)

# 劃分數據集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(df_train.values, y_train.values, test_size=0.1, random_state=42)

# 構建LightGBM模型
print('Training/Fitting ...')
params = {
    'task': 'train',
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'regression',
    'metric': {'mse'},
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'feature_fraction': 0.9,
    'bagging_fraction': 0.8,
    'bagging_freq': 5,
    'verbose': 0
}
lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train)
lgb_eval = lgb.Dataset(X_val, y_val, reference=lgb_train)
gbm = lgb.train(params,
                lgb_train,
                num_boost_round=100,
                valid_sets=lgb_eval,
                early_stopping_rounds=5)

# 預測測試集並輸出RMSE
print('Predicting ...')
y_pred = gbm.predict(df_test.values, num_iteration=gbm.best_iteration)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE: %.4f" % mse)

四、LightGBM特徵重要度

LightGBM用的是直方圖，它不會用到所有的特徵，而是根據特徵的重要度選擇部分特徵。

其特徵重要度選取特徵主要是通過在決策樹的生長過程中，對於劃分的屬性，計算其對於決策結果的貢獻。計算後可以通過直方圖統計得到，因此LightGBM的特徵重要度是一個通過統計的平均重要度得到的，反應了特徵對於模型的貢獻程度。

# 輸出特徵重要度
print('Feature importances:', list(gbm.feature_importance()))

五、小結

本文闡述了LightGBM回歸技術，介紹了LightGBM回歸的特點和演算法，同時簡單介紹了LightGBM回歸模型和特徵重要度的計算方式。總之，LightGBM以快速、高效、準確著稱，近年來在處理海量數據方面表現突出，預期將在未來得到廣泛應用。