什麼是LightGBM演算法,如何使用 - PolarDB

本文介紹了LightGBM演算法相關內容。

簡介

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一個基於決策樹演算法的分布式梯度提升架構。設計初衷是提供一個快速、高效、低記憶體、高準確度、支援並行和大規模資料處理的工具。LightGBM可以減少資料對記憶體的使用、減少通訊代價以及提升多機並行時的效率，在資料計算上實現線性加速。

使用情境

LightGBM是一個演算法架構，包括GBDT模型、隨機森林和羅吉斯迴歸等模型。通常應用於二分類、多分類和排序等情境。

例如：在個人化商品推薦情境中，通常需要做點擊預估模型。使用使用者過往的行為（點擊、曝光未點擊、購買等）作為訓練資料，來預測使用者點擊或購買的機率。根據使用者行為和使用者屬性提取一些特徵，包括：

類別特徵（Categorical Feature）：字串類型，如性別（男/女）。
物品類型：服飾、玩具和電子等。
數值特徵（Numrical Feature）：整型或浮點型，如使用者活躍度或商品價格等。

參數說明

下表中的參數為建立模型CREATE MODEL文法中model_parameter參數的取值，您可以根據當前需求選擇對應的參數。

參數	說明
boosting_type	弱學習器的類型。取值範圍如下： gbdt（預設）：使用基於樹的模型進行計算。 gblinear：使用線性模型進行計算。 rf：使用隨機森林模型進行計算。 dart：使用dropout技術刪除部分樹，防止過擬合。 goss：使用單邊梯度抽象演算法進行計算。速度快，但是可能欠擬合。說明設定該參數值時，需要使用單引號將參數值包裹起來。例如：`boosting_type='gbdt'`
n_estimators	迭代次數。取值為整數。預設值為100。
loss	學習任務及相應的學習目標。取值範圍如下： binary（預設）：二分類。 regression：使用L2正則項迴歸模型。 regression_l1：使用L1正則項迴歸模型。 multiclass：多分類。
num_leaves	葉子的個數。取值為整數。預設值為128。
max_depth	樹的最大深度。取值為整數。預設值為7。說明如果設定為-1，則表示不對樹的深度做限制。但為防止過擬合，建議合理設定該值。
learning_rate	學習率。取值為浮點數。預設值為0.06。
max_leaf_nodes	樹的最大葉子節點數。取值為空白或者整數。預設值為空白，表示對葉子節點數無限制。
min_samples_leaf	葉子節點最少的樣本數。取值為整數。預設值為20。說明如果某葉子節點數目小於最少樣本數，則會和兄弟節點一起被剪枝。
subsample	訓練樣本占所有樣本的比例。取值為浮點數。取值範圍：0~1。預設值為1。說明如果取值小於1，則只有這部分比例值的樣本會參與訓練。
max_features	訓練特徵占所有特徵的比例。取值為浮點數。取值範圍：0~1。預設值為1。
max_depth	樹的最大深度。取值為整數。預設值為7。說明取值越大，精度越高，但容易過擬合。
random_state	隨機數種子。取值為整數。預設值為1。說明設定不同的值會影響樹的構建和訓練資料的切分。
model_type	模型的儲存類型。取值範圍如下： pkl（預設）：PKL類型的檔案。 pmml：PMML類型的檔案，可以顯示樹的結構等資訊。
n_jobs	訓練的線程數。取值為整數。預設值為4。說明訓練的線程數越多，訓練越快。
is_unbalance	是否提高樣本少的類別的權重，用於解決樣本不平衡問題。取值範圍如下： False（預設）：不提高樣本少的類別的權重。 True：提高樣本少的類別的權重。
categorical_feature	類型特徵。取值為字串數組。一般情況下，演算法會通過判斷資料類型來自動化佈建，但也可以人為指定。樣本：當`categorical_feature`參數值設定為'AirportTo,DayOfWeek'時，表示這兩個特徵是類型特徵。
automl	是否開啟自動調參功能。取值範圍如下： False（預設）：不開啟自動調參功能。 True：開啟自動調參功能。開啟後，預設會使用早停技術，在學習任務及相應的學習目標（`loss`參數的值）不變時停止迭代。
automl_train_tag	訓練的標籤。
automl_test_tag	測試的標籤。
automl_column	自動調參用來區別訓練集和開發集的列名。使用時需要指定`automl_column`和`automl_test_tag`，建議`automl_train_tag`的資料數量比`automl_test_tag`的資料數量多4～9倍。說明當設定`automl_column`參數值後，會開啟自動搜尋最優參數組合的能力。此時，在`learning_rate`參數和`subsample`參數前添加`automl_`首碼，就可以對已有的參數進行搜尋，以定位最佳參數。樣本如下： `automl_column='automl_column'，automl_train_tag='train'，automl_test_tag='test'，automl_learning_rate='0.05,0.04,0.03,0.01',automl_subsample='0.6,0.5'` 則會從0.05,0.04,0.03,0.01這幾組學習率和0.6,0.5這兩個樣本採樣參數中找到最佳參數。

樣本

建立模型與模型離線訓練

/*polar4ai*/
CREATE MODEL airline_gbm WITH
(model_class = 'lightgbm',
x_cols = 'Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo,DayOfWeek,Time,Length',
y_cols='Delay',model_parameter=(boosting_type='gbdt'))
AS (SELECT * FROM db4ai.airlines);

模型評估

/*polar4ai*/
SELECT Airline FROM EVALUATE(MODEL airline_gbm, 
SELECT * FROM db4ai.airlines LIMIT 20) WITH 
(x_cols = 'Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo,DayOfWeek,Time,Length',y_cols='Delay',metrics='acc');

模型預測

/*polar4ai*/
SELECT Airline FROM PREDICT(MODEL airline_gbm,
SELECT * FROM db4ai.airlines limit 20) WITH
(x_cols = 'Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo,DayOfWeek,Time,Length');