雖然現在深度學習大行其道，但以XGBoost、LightGBM和CatBoost為代表的Boosting算法仍有其廣闊的用武之地。拋開深度學習適用的圖像、文本、語音和視頻等非結構化的數據應用，Boosting算法對于訓練樣本較少的結構化數據領域仍然是第一選擇。本文先對前述章節的三大Boosting的聯系與區別進行簡單闡述，并一個實際數據案例來對三大算法進行對比。然后對常用的Boosting算法超參數調優方法進行介紹，包括隨機調參法、網格搜索法和貝葉斯調參法，并給出相應的代碼示例。

三大Boosting算法對比

首先，XGBoost、LightGBM和CatBoost都是目前經典的SOTA（state of the art）Boosting算法，都可以歸類到梯度提升決策樹算法系列。三個模型都是以決策樹為支撐的集成學習框架，其中XGBoost是對原始版本的GBDT算法的改進，而LightGBM和CatBoost則是在XGBoost基礎上做了進一步的優化，在精度和速度上都有各自的優點。

那么這三大Boosting算法又有哪些大的方面的區別呢？主要有兩個方面。第一個是三個模型樹的構造方式有所不同，XGBoost使用按層生長（level-wise）的決策樹構建策略，LightGBM則是使用按葉子生長（leaf-wise）的構建策略，而CatBoost使用了對稱樹結構，其決策樹都是完全二叉樹。第二個有較大區別的方面是對于類別特征的處理。XGBoost本身不具備自動處理類別特征的能力，對于數據中的類別特征，需要我們手動處理變換成數值后才能輸入到模型中；LightGBM中則需要指定類別特征名稱，算法即可對其自動進行處理；CatBoost以處理類別特征而聞名，通過目標變量統計等特征編碼方式也

總結

以上是生活随笔為你收集整理的XGBoost、LightGBM与CatBoost算法对比与调参的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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