JMP Pro“Bootstrap Forest”对比Python“lightgbm”？from lightgbm import LGBMRegressor
感谢各位专家！
自动化和脚本编写视窗回复：JMP Pro“Bootstrap Forest”对比Python“lightgbm”？嗨@lala ，
问题究竟是什么？这两种算法都是基于树的模型，但随机森林（在 JMP Pro 中也称为 Bootstrap Forest）是一种“bagging”（自助聚合）模型类型，而 LightGBM 是一种 boosting 模型类型。
这意味着随机森林由多棵树组成，这些树在不同的数据集上并行训练。这些数据集相似但又有所不同，并且是使用自助法（对原始数据集进行有放回抽样以创建自助数据集）创建的。这种操作使得数据集既相似又不同，从而帮助树学习略有不同的模式。一旦这些树训练完成，最终的预测结果将是各个树预测结果的平均值（对于回归）或树中最可能的类别（对于分类）。
图片来自https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/bagging-vs-boosting-in-machine-learning/
随机森林在每次分裂时都采用随机特征选择过程，这使得它能够很好地处理多重共线性，并允许创建更多样化的树（同时降低过拟合的风险）。
相反，Boosted 树是按顺序训练的：首先构建一个简单的树，然后评估该模型的残差，并在第二个模型中使用这些残差来训练残差最大的第二棵树，从而提高集成树的预测性能。因此，每棵树都试图“修复”前一棵树的预测问题。在树“链”的末端，您将获得预测结果（类别或值，取决于任务）：
图片来自https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/bagging-vs-boosting-in-machine-learning/
因此，您提到的两种算法之间最大的区别在于训练模式（并行与串行）：
与其他基于提升树的模型相比，LightGBM 的特殊之处在于其树的生长方式，它采用的是逐叶生长的方式，而 XGBoost 或其他提升模型则是逐层生长：这意味着如果树不“平衡”，就无法进一步扩展节点：
这些模型的选择取决于任务以及偏差/方差的权衡：像随机森林这样的 Bagging 算法可以减少方差（过拟合），而像提升树这样的提升模型可以减少偏差。
希望这个回答对您有所帮助。
回复：JMP Pro“Bootstrap Forest”对比Python“lightgbm”？谢谢专家！
我经常使用 JSL 的分区功能，因为它的预测公式简单易懂。
它基本符合要求。
我通过向人工智能提问来学习。
虽然 Python 的 lightgbm 函数也很强大，但人工智能只说它是随机森林。
我通过 AI 提供的 Python 代码并使用 JSL 调用来运行它。
经统计，其效果优于 JMP Pro 的随机森林算法。
当然，我也不会对参数进行太多调整。只是简单的比较。
AI表示，JMP Pro 19中Bootstrap Forest生成的预测公式已得到显著改进。
但我无法使用 JMP Pro 19
谢谢！
回复：JMP Pro“Bootstrap Forest”对比Python“lightgbm”？JMP Partition 是一个决策树（任何基于树的方法（如 LightGBM 或随机森林）的基础/核心）。
要小心人工智能的回答，我不知道你用的是哪一款，但在非常具体和技术性的问题上，它们很容易出现幻觉。我个人倾向于使用谷歌的Gemini来深入研究某个技术话题，因为我觉得它最有趣，但即便如此，它偶尔也会出现一些幻觉。
显然，LightGBM 不是随机森林，而是提升树算法（请参阅我最初帖子中对这两种类型的描述）。
我建议您阅读 LightGBM 的技术文档以了解更多信息： https://github.com/Microsoft/LightGBM和https://lightgbm.readthedocs.io/en/stable/index.html
以及相关的论文LightGBM：一种高效的梯度提升决策树。
你看到的“更好”的效果可能源于提升算法的使用，它确实能提供更好的预测结果（因为序列树会尽可能减少先前树的误差，从而形成高精度的集成模型），因为它能降低偏差。但是你需要一个稳健的验证策略来避免过拟合，因为降低偏差可能会增加方差： 偏差-方差权衡 - 维基百科；通过学习非常“精确”的算法，你最终可能会“拟合噪声”，导致模型在应用于新的未见过的数据时，预测结果不一致。
随机森林和提升树方法之间的一个主要区别在于这些算法对超参数微调的敏感性：随机森林对超参数微调非常鲁棒，即使不进行微调也能取得良好的结果，而提升树则可能需要更深入地进行超参数微调才能获得更好的性能。更多信息以及对不同算法性能中超参数微调重要性的比较，请参见[1802.09596] 可调性：机器学习算法超参数的重要性 。
要了解如何在 JMP 中进行超参数调优，您可以查看一些相关的帖子，例如增强树 - 调谐表设计 。
希望这个补充回答对您有所帮助。
回复：JMP Pro“Bootstrap Forest”对比Python“lightgbm”？感谢各位专家！
我问的这个问题是关于Gemini 2.5 Pro的。
它说lightgbm远胜于JMP。
遇到编程问题时，我总是会用grok4的专家模式。它很智能，能搜索网络知识来解答问题。但是每天免费使用次数有限，所以我很珍惜每次使用它的机会。
回复：JMP Pro“Bootstrap Forest”对比Python“lightgbm”？昨天，grok4.1 更新了。但我感觉它的 AI 幻觉反而增强了。
回复：JMP Pro“Bootstrap Forest”对比Python“lightgbm”？哈哈，别指望人工智能“知道”一切，尤其是一些特定的应用场景。它其实什么都不知道，只会显示与你的查询最匹配的词序。它没有对错之分，只有基于训练数据集的相似度/可能性判断，而这个数据集里包含了所有对错信息……
说“ LightGBM 远胜 JMP ”毫无意义，因为它将一种特定的算法（LightGBM）与一款处理多种机器学习算法的商业软件（JMP）进行比较。这完全是无稽之谈。
此外，请谨慎对待“A车型总是优于B车型”这类笼统的说法，对此类断言应始终保持一定的怀疑态度。这些说法要么缺乏数据支持，要么出于其他动机；即便在最好的情况下，也可能参考了基准研究，但这些基准和数据集未必能反映您的具体情况和数据，因此其“排名”可能并不适用于您的实际情况。
根据数据集、目标、所需精度、部署方式等因素，不同的算法可能各有优劣。对于噪声较大的响应数据，我更倾向于选择随机森林而非提升树，因为后者更容易出现过拟合。如果测量精度高且噪声较小，并且数据集足够大，可以划分为具有代表性的训练集、验证集和测试集，那么如果想要获得更好的预测性能，我可能会选择提升树算法而不是随机森林。
测试和学习似乎是最安全、最好的选择。
回复：JMP Pro“Bootstrap Forest”对比Python“lightgbm”？谢谢！
请问，JMP Pro 的 Bootstrap Forest 训练完成后，如何将其用于对需要预测的新数据进行预测计算？
以时间序列数据为例。
在编写代码时，我坚持使用 grok4 专家模型。
回复：JMP Pro“Bootstrap Forest”对比Python“lightgbm”？嗨@lala ，
我对时间序列预测不太熟悉，但Bootstrap Forest模型的使用方法与其他模型类似：点击Bootstrap平台旁边的红色三角形，然后点击“保存列”>“保存预测公式”。数据表中将出现一个包含Bootstrap Forest公式的新列。
然后，如果您想预测另一个数据表的结果，可以将原始数据表中的预测公式列复制粘贴到新数据表中。请确保输入变量的名称相同，以便公式能够顺利计算。
希望这对您有所帮助。
