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关于树的几个ensemble模型的比较(GBDT、xgBoost、lightGBM、RF)

来源:互联网 
Lgb与xgBoost的区别:xgBoost使用的是pre-sorted算法(对所有特征都按照特征的数值进行预排序,在遍历分割点的时候用O(data)的代价找到一个特征上的最好分割点),能够更精确的找到数据分隔点;LightGBM使用的是histogram算法,占用的内存更低,数据分隔的复杂度更低。:xgBoost使用的是pre-sorted算法(对所有特征都按照特征的


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