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【转载】        https://blog.csdn.net/testcs_dn/article/details/54176824

LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一个基于决策树算法的快速的、分布式的、高性能 gradient boosting(GBDT、GBRT、GBM 或 MART)框架,可被用于排行、分类以及其他许多机器学习任务中。
开源项目地址: https://github.com/Microsoft/LightGBM

开源|LightGBM:三天内收获GitHub 1000+ Star,表现超越已有boosting工具。

LightGBM

LightGBM 是一个梯度 boosting 框架,使用基于学习算法的决策树。它可以说是分布式的,高效的,它有以下优势:
更快的训练效率
低内存使用
更好的准确率
支持并行学习
可处理大规模数据

安装指南

我的环境:Windows 7 64位,VS2015

克隆代码:打开cmd,切换到目标目录,执行:git clone --recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM

打开文件夹,双击打开项目文件:


会提示更新c++编辑器和库,点击“OK”按钮;


编译Exe文件:

编译选项选择Release和x64,然后按下“Ctrl+Shift+B”开始编译。


编译Dll文件:打开项目菜单》属性, 如下图:

先在左侧列表中选择“Configuration Properties(配置属性)”》“General(常规)”,

上面配置项选择“DLL”,“x64”,然后“Configuration Type”选择“Dynamic Library(.dll)”,

然后按下“Ctrl+Shift+B”开始编译。


编译成功会在对应目录下生成文件:



测试示例

这里只演示一下使用:lightgbm.exe

将编译好的“lightgbm.exe”复制到示例目录下,如下图:


打开cmd切换到此目录,执行:lightgbm.exe config=train.conf,执行完成会输出结果到“LightGBM_model.txt”文件;

部分内容如下:


gbdtnum_class=1label_index=0max_feature_idx=27objective=regressionsigmoid=-1feature_names=Column_0 Column_1 Column_2 Column_3 Column_4 Column_5 Column_6 Column_7 Column_8 Column_9 Column_10 Column_11 Column_12 Column_13 Column_14 Column_15 Column_16 Column_17 Column_18 Column_19 Column_20 Column_21 Column_22 Column_23 Column_24 Column_25 Column_26 Column_27Tree=0num_leaves=31split_feature=25 25 26 27 25 5 26 27 22 24 22 27 9 5 5 13 27 0 25 22 27 25 25 5 24 21 9 25 22 21split_gain=65.198013848544861 45.179995152712536 30.347240885969995 26.081035085622261 11.600168338441563 10.657307966796793 10.544095742084323 9.1446947209126392 6.7573456045035982 14.376367511926105 6.6023242999499701 6.5504187016683062 6.0135133133566399 5.9944091901838306 3.7912550796095275 3.4884765273278759 3.4765456650701907 3.4436711307954582 3.3321858864027547 3.2541750349459306 3.027509867069341 2.7035684528927959 2.5714216710597384 2.4838189319769981 2.418657234051885 2.3402047437905509 2.2854770258980821 2.2121276140393746 2.6399203888605172 2.0424163570685323threshold=1.0895000000000001 0.59250000000000003 0.77449999999999997 0.90450000000000008 1.5645 0.85650000000000004 0.87150000000000016 0.79649999999999999 1.0605 1.0434999999999999 1.0105 1.0834999999999999 1.0365 0.98049999999999993 1.1225000000000001 0.93850000000000011 0.84050000000000002 1.0265 0.90349999999999997 0.78649999999999998 1.0105 0.73750000000000004 0.98449999999999993 1.2184999999999999 0.71649999999999991 0.99950000000000006 0.9265000000000001 2.2425000000000002 1.0445 0.95150000000000001执行:lightgbm.exe config=predict.conf,执行完成会输出结果到“LightGBM_predict_result.txt”文件;

部分内容如下:



  • 0.7270434307654845



  • 0.46481559465577338



  • 0.13266028702873467



  • 0.50487794434589472



  • 0.23159372452464369



  • 0.14244406024081727



  • 0.26753302245762478



  • 0.35356472040291248



  • 0.76014048033470971



  • 0.44857788065386428



  • 0.54179640036809495



  • 0.7420258615039983



  • 0.79585985850784491



  • 0.75890569104497763



  • 0.39159044991046305


小结本人这方面是小白一个,什么都不懂,只能演示这么多了!

更多请参考:开源项目地址: https://github.com/Microsoft/LightGBM

下一篇:微软开源分布式高性能GB框架LightGBM安装使用——Python

2017-04-12更新

有小伙伴评论“打开cmd切换到此目录,执行:lightgbm.exe config=train.conf会显示lightgbm.exe不是内部或外部命令也不是可运行的程序或批处理文件”;

注意:我的示例目录是:D:\LightGBM\LightGBM\examples\regression,我是将编译好的“lightgbm.exe”复制到了这个目录下,而且打开CMD后你需要通过“cd”命令切换到示例目录,不然就会遇到他的问题,如下图:


======================文档信息======================

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署名(BY) :testcs_dn(微wx笑)

文章出处:[无知人生,记录点滴](http://blog.csdn.net/testcs_dn)



1 个回复

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很不错,受教了
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