可直接运行， 1、内容概要：本资源主要基于XGBoost与LightGBM实现文本分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、数据集为电商真实商品评论数据，主要包括训练集data_train，测试集data_test ，经过预处理的训练集clean_data_train，训练好的word2vec词向量模型w2v_model.pkl和中文停用词表stopwords.txt，可用于模型训练和测试，详细数据集介绍见商品评论情感数据说明文档。 3、源代码：word2vec_analysis.py 是基于Word2Vec进行词向量的生成，采用向量平均求得句向量，然后分别构建RandomForest和GBDT分类模型进行文本分类。 4、源代码：xgboost_model.py是基于xgboost模型对文本进行分类。 5、源代码：lightGBM_model.py是基于lightGBM模型对文本进行分类。

KDD99入侵检测数据为网络上注明的 训练数据集合，数据特征共计41种特征，41种特征分为4个大类。本算法基于微软的LightGBM实现，实现简练。包括了从数据处理到训练模块到预测的全过程，准确率极高

基于LightGBM进行海洋轨迹预测.zip

2.Parallel Processing（并行处理）:如果大家看过我前面分享的一篇集成学习的文章： 集成学习之bagging、boosting及AdaBoos

轻型GBM 高性能渐变增强-适用于Ruby 安装 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem 'lightgbm' 在Mac上，还要安装OpenMP： brew install libomp 培训API 准备数据 x = [ [ 1 , 2 ] , [ 3 , 4 ] , [ 5 , 6 ] , [ 7 , 8 ] ] y = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] 训练模型 params = { objective : "regression" } train_set = LightGBM :: Dataset . new ( x , label : y ) booster = LightGBM . train ( params , train_set ) 预测 booster . predict ( x ) 将模型保存到文件 booster . save_mode

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Kaggle竞赛解决方案-使用LightGBM算法预测二手商品的成交概率 avito是一家俄罗斯公司，从网站上来看是一个线上购物平台，这一次题目的目标，就是预测某一个商品在某一天被售出的概率，给定的数据有一段时间内的商品的销售情况（数量，价格，地区，品类，商品的俄文描述，商品的图片）等信息。 Avito提供了多个数据集, 除了主要的训练集(train.csv, 150万+样本)和测试集(test.csv, 50万+样本)外, 还有train_active.csv/test_active.csv(和train/test同时期的数据, 但没有成交概率和图片信息); periods_train.csv/periods_test.csv(只包含了active数据中每件商品的id, activation_date - 广告投放日期, date_from/date_to - 广告展示的第一天和最后一天); train_jpg.zip/test_jpg.zip(train和test样本的图片)。

LightGBM 轻量级提升学习方法

特征点提取aXgboost与LightGBM的用法速查表方法 自定义损失函数与评估准则 网格搜索与交叉验证 early- stopping早停及并行训练加速

文件详细地描述了LightGBM的使用教程与各种例子：包括R语言、python、docker等等。供给机器学习初学者使用，加油。