✨LightGBM学习小记_lightgbm和下采样结合 ✨
发布时间：2025-04-04 23:55:52来源：
最近在研究机器学习模型时，我尝试将LightGBM与数据下采样技术结合起来，发现效果非常棒！⚡️首先，LightGBM本身就是一个高效且强大的梯度提升框架，它通过直方图算法和叶子增长策略优化了训练速度和内存使用。然而，在处理类别不平衡的数据集时，单一的模型可能难以捕捉少数类的重要特征。
于是，我引入了下采样的方法，即减少多数类样本的数量，使两类样本数量更加平衡。这种方法不仅提升了模型对少数类的敏感度，还避免了过拟合问题。📚通过调整下采样的比例以及LightGBM的参数（如learning rate和num_leaves），我发现模型的AUC值显著提高，F1分数也达到了预期目标。
总之，这种组合既保留了LightGBM的高性能，又解决了类别不平衡带来的困扰。如果你也在寻找类似的解决方案，不妨试试这个搭配吧！🎯
机器学习 LightGBM 下采样
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