XGBoost、LightGBM、Catboost对比

Ophira ·

更新时间:2024-09-21

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本文主要参考Battle of the Boosting Algos: LGB, XGB, Catboost，结果与原文有出入。

文章目录1. 对比标准1.1 数据集1.2 规则1.3 版本2. 结果2.1 准确率2.2 训练时间和预测时间2.3 可解释性2.3.1 特征重要性2.3.2 SHAP值2.3.3 可视化二叉树3. 总结4. 代码参考文献 1. 对比标准 1.1 数据集 分类：Fashion MNIST（60000条数据784个特征）回归：NYC Taxi fares（60000条数据7个特征） 大规模数据集：NYC Taxi fares（2百万条数据7个特征）

PS：本文只进行了分类的对比

1.2 规则 使用基准模型使用相同参数训练并利用GridSearchCV调参比较训练和预测耗时、预测分数、可解释性 1.3 版本

xgboost==0.90
lightgbm==2.3.1
catboost==0.21

2. 结果 2.1 准确率

LightGBM>XGBoost>CatBoost
在这里插入图片描述

2.2 训练时间和预测时间

CatBoost<LightGBM<XGBoost
在这里插入图片描述

2.3 可解释性

XGBoost=LightGBM>Catboost

2.3.1 特征重要性

在这里插入图片描述

2.3.2 SHAP值

类别	含义
0	T-shirt/top
1	Trouser
2	Pullover
3	Dress
4	Coat
5	Sandal
6	Shirt
7	Sneaker
8	Bag
9	Ankle boot

XGBoost
在这里插入图片描述

LightGBM
在这里插入图片描述
CatBoost无法开箱即用

2.3.3 可视化二叉树

XGBoost
在这里插入图片描述

LightGBM
在这里插入图片描述

CatBoost绘制树函数

3. 总结

比赛选LightGBM，工业选Catboost

4. 代码

https://download.csdn.net/download/lly1122334/12171980

参考文献 Battle of the Boosting Algos: LGB, XGB, Catboost Battle of the Boosting Algorithms mlxtend: A library of extension and helper modules for Python’s data analysis and machine learning libraries shap: A game theoretic approach to explain the output of any machine learning model http://www.picnet.com.au/blogs/guido/post/2016/09/22/xgboost-windows-x64-binaries-for-download/ Graphviz - Graph Visualization Software Windows Packages
作者：XerCis

lightgbm xgboost

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