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LightGBM-基于决策树算法的快速、分布式、高性能梯度提升框架,用于排序、分类和许多其他机器学习任务

LightGBM是一个使用基于树的学习算法的梯度提升框架。它设计为分布式且高效,具有以下优势:

  • 更快的培训速度和更高的效率
  • 降低内存使用率
  • 更高的精确度
  • 支持并行、分布式和GPU学习
  • 能够处理大规模数据

有关更多详情,请参阅Features

得益于这些优势,LightGBM在许多领域得到了广泛的应用winning solutions机器学习竞赛的

Comparison experiments公开数据集上的数据显示,LightGBM在效率和准确性上都优于现有的Boosting框架,并且内存消耗明显较低。更重要的是,distributed learning experiments展示了LightGBM可以通过在特定设置中使用多台机器进行训练来实现线性加速

入门和文档

我们的主要文档在https://lightgbm.readthedocs.io/并且是从该存储库生成的。如果您是LightGBM的新手,请关注the installation instructions在那个网站上

接下来,您可能想要阅读:

投稿人文档:

新闻

请参阅更改日志,地址为GitHub releases页面

一些旧的更新日志位于Key Events页面

外部(非官方)存储库

FLAML(用于超参数优化的AutoML库):https://github.com/microsoft/FLAML

Optuna(超参数优化框架):https://github.com/optuna/optuna

朱莉娅-套餐:https://github.com/IQVIA-ML/LightGBM.jl

JPMML(Java PMML转换器):https://github.com/jpmml/jpmml-lightgbm

Treite(用于高效部署的模型编译器):https://github.com/dmlc/treelite

lLeaf(基于LLVM的模型编译器,用于高效推理):https://github.com/siboehm/lleaves

Hummingbird(将模型编译器转换为张量计算):https://github.com/microsoft/hummingbird

CuML林推理库(GPU加速推理):https://github.com/rapidsai/cuml

daal4py(英特尔CPU加速推理):https://github.com/IntelPython/daal4py

m2cgen(适用于各种语言的模型应用程序):https://github.com/BayesWitnesses/m2cgen

树叶(GO模型施加器):https://github.com/dmitryikh/leaves

ONNXMLTools(ONNX转换器):https://github.com/onnx/onnxmltools

Shap(模型输出解释器):https://github.com/slundberg/shap

Shapash(模型可视化和解释):https://github.com/MAIF/shapash

dtreeviz(决策树可视化和模型解释):https://github.com/parrt/dtreeviz

MMLSpark(电光上的LightGBM):https://github.com/Azure/mmlspark

Kubeflow光顺(Kubernetes上的LightGBM):https://github.com/kubeflow/fairing

Kubeflow运算符(Kubernetes上的LightGBM):https://github.com/kubeflow/xgboost-operator

ML.NET(.NET/C#-Package):https://github.com/dotnet/machinelearning

LightGBM.NET(.NET/C#-Package):https://github.com/rca22/LightGBM.Net

红宝石:https://github.com/ankane/lightgbm

LightGBM4j(Java高级绑定):https://github.com/metarank/lightgbm4j

lightgbm-rs(铁锈装订):https://github.com/vaaaaanquish/lightgbm-rs

MLflow(实验跟踪、模型监控框架):https://github.com/mlflow/mlflow

{treesnip}(r{parsnip}-兼容接口):https://github.com/curso-r/treesnip

{mlr3learners.lightgbm}(r{mlr3}-兼容接口):https://github.com/mlr3learners/mlr3learners.lightgbm

支持

如何做出贡献

检查CONTRIBUTING页面

Microsoft开放源代码行为准则

本项目采用了Microsoft Open Source Code of Conduct有关更多信息,请参阅Code of Conduct FAQ或联系方式opencode@microsoft.com如有任何其他问题或评论

参考文献

柯国林,齐蒙,托马斯·芬利,王泰峰,魏晨,马卫东,叶启伟,刘铁岩。“LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree“神经信息处理系统的进展”(NIPS 2017),第3149-3157页。

齐蒙,柯国林,王泰峰,魏晨,叶启伟,马志明,刘铁岩。“A Communication-Efficient Parallel Algorithm for Decision Tree“神经信息处理系统的进展”29(NIPS 2016),第1279-1287页

张欢,四思,谢楚瑞。“GPU Acceleration for Large-scale Tree Boosting“.SysML大会,2018年

注意事项:如果您在GitHub项目中使用LightGBM,请添加lightgbmrequirements.txt

许可证

这个项目是根据麻省理工学院的许可证条款授权的。看见LICENSE有关更多详细信息,请参阅