JMP Pro“Bootstrap Forest”對比Python“lightgbm”？from lightgbm import LGBMRegressor
感謝各位專家！
自動化和腳本編寫視窗回覆：JMP Pro“Bootstrap Forest”對比Python“lightgbm”？嗨@lala ，
問題究竟是什麼？這兩種演算法都是基於樹的模型，但隨機森林（在 JMP Pro 中也稱為 Bootstrap Forest）是一種「bagging」（自助聚合）模型類型，而 LightGBM 是一種 boosting 模型類型。
這意味著隨機森林由多棵樹組成，這些樹在不同的資料集上並行訓練。這些資料集相似但又有所不同，並且是使用自助法（對原始資料集進行有放回抽樣以建立自助資料集）建立的。這種操作使得資料集既相似又不同，從而幫助樹學習略有不同的模式。一旦這些樹訓練完成，最終的預測結果將是各個樹預測結果的平均值（對於迴歸）或樹中最可能的類別（對於分類）。
圖片來自https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/bagging-vs-boosting-in-machine-learning/
隨機森林在每次分裂時都採用隨機特徵選擇過程，這使得它能夠很好地處理多重共線性，並允許創建更多樣化的樹（同時降低過擬合的風險）。
相反，Boosted 樹是按順序訓練的：首先建立一個簡單的樹，然後評估模型的殘差，並在第二個模型中使用這些殘差來訓練殘差最大的第二棵樹，從而提高整合樹的預測效能。因此，每棵樹都試圖「修復」前一棵樹的預測問題。在樹「鏈」的末端，您將獲得預測結果（類別或值，取決於任務）：
圖片來自https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/bagging-vs-boosting-in-machine-learning/
因此，您提到的兩種演算法之間最大的區別在於訓練模式（並行與串行）：
與其他基於提升樹的模型相比，LightGBM 的特殊之處在於其樹的生長方式，它採用的是逐葉生長的方式，而 XGBoost 或其他提升模型則是逐層生長：這意味著如果樹不“平衡”，就無法進一步擴展節點：
這些模型的選擇取決於任務以及偏差/方差的權衡：像隨機森林這樣的 Bagging 演算法可以減少方差（過度擬合），而像提升樹這樣的提升模型可以減少偏差。
希望這個回答對您有幫助。
回覆：JMP Pro“Bootstrap Forest”對比Python“lightgbm”？謝謝專家！
我經常使用 JSL 的分區功能，因為它的預測公式簡單易懂。
它基本上符合要求。
我透過向人工智慧提問來學習。
雖然 Python 的 lightgbm 函數也很強大，但人工智慧只說它是隨機森林。
我透過 AI 提供的 Python 程式碼並使用 JSL 呼叫來運行它。
經統計，其效果優於 JMP Pro 的隨機森林演算法。
當然，我也不會對參數做太多調整。只是簡單的比較。
AI表示，JMP Pro 19中Bootstrap Forest產生的預測公式已顯著改進。
但我無法使用 JMP Pro 19
謝謝！
回覆：JMP Pro“Bootstrap Forest”對比Python“lightgbm”？JMP Partition 是決策樹（任何基於樹的方法（如 LightGBM 或隨機森林）的基礎/核心）。
要小心人工智慧的回答，我不知道你用的是哪一款，但在非常具體且技術性的問題上，它們很容易出現幻覺。我個人傾向於使用Google的Gemini來深入研究某個技術主題，因為我覺得它最有趣，但即便如此，它偶爾也會出現一些幻覺。
顯然，LightGBM 不是隨機森林，而是提升樹演算法（請參閱我最初帖子中對這兩種類型的描述）。
我建議您閱讀 LightGBM 的技術文件以了解更多資訊： https://github.com/Microsoft/LightGBM和https://lightgbm.readthedocs.io/en/stable/index.html
以及相關的論文LightGBM：一種高效的梯度提升決策樹。
你看到的「更好」的效果可能源自於提升演算法（boosting）的使用，它確實能提供更好的預測結果（因為序列樹會盡可能減少先前樹的誤差，從而形成高精度的整合模型），因為它能降低偏差。但是你需要一個穩健的驗證策略來避免過擬合，因為降低偏差可能會增加方差： 偏差-方差權衡 - 維基百科；通過學習非常“精確”的算法，你最終可能會“擬合噪聲”，導致模型在應用於新的未見過的數據時，預測結果不一致。
隨機森林和提升樹方法之間的一個主要區別在於這些演算法對超參數微調的敏感性：隨機森林對超參數微調非常穩健，即使不進行微調也能取得良好的結果，而提升樹則可能需要更深入地進行超參數微調才能獲得更好的性能。更多資訊以及不同演算法效能中超參數微調重要性的比較，請參閱[1802.09596] Tunability: Importance of Hyperparameters of Machine Learning Algorithms 。
要了解如何在 JMP 中進行超參數調優，您可以查看一些相關的帖子，例如增強樹 - 調諧表設計 。
希望這個補充回答對您有幫助。
回覆：JMP Pro“Bootstrap Forest”對比Python“lightgbm”？感謝各位專家！
我問的這個問題是關於Gemini 2.5 Pro的。
它說lightgbm遠勝於JMP。
遇到程式設計問題時，我總是會用grok4的專家模式。它很智能，能搜尋網路知識來解答問題。但是每天免費使用次數有限，所以我很珍惜每次使用它的機會。
回覆：JMP Pro“Bootstrap Forest”對比Python“lightgbm”？昨天，grok4.1 更新了。但我感覺到它的 AI 幻覺反而增強了。
回覆：JMP Pro“Bootstrap Forest”對比Python“lightgbm”？哈哈，別指望人工智慧「知道」一切，尤其是一些特定的應用場景。它其實什麼都不知道，只會顯示與你的查詢最相符的詞序。它沒有對錯之分，只有基於訓練資料集的相似度/可能性判斷，而這個資料集裡包含了所有對錯資訊…
說「 LightGBM 遠勝 JMP 」毫無意義，因為它將一種特定的演算法（LightGBM）與一款處理多種機器學習演算法的商業軟體（JMP）進行比較。這完全是無稽之談。
此外，請謹慎對待「A車型總是優於B車型」這類籠統的說法，對此類斷言應始終保持一定的懷疑態度。這些說法要么缺乏數據支持，要么出於其他動機；即便在最好的情況下，也可能參考了基準研究，但這些基準和數據集未必能反映您的具體情況和數據，因此其「排名」可能並不適用於您的實際情況。
根據資料集、目標、所需精度、部署方式等因素，不同的演算法可能各有優劣。對於雜訊較大的反應數據，我更傾向於選擇隨機森林而非提升樹，因為後者更容易出現過擬合。如果測量精度高且雜訊較小，且資料集足夠大，可以劃分為具有代表性的訓練集、驗證集和測試集，那麼如果想要獲得更好的預測效能，我可能會選擇提升樹演算法而不是隨機森林。
測驗和學習似乎是最安全、最好的選擇。
回覆：JMP Pro“Bootstrap Forest”對比Python“lightgbm”？謝謝！
請問，JMP Pro 的 Bootstrap Forest 訓練完成後，如何將其用於對需要預測的新資料進行預測計算？
以時間序列資料為例。
在編寫程式碼時，我堅持使用 grok4 專家模型。
回覆：JMP Pro“Bootstrap Forest”對比Python“lightgbm”？嗨@lala ，
我對時間序列預測不太熟悉，但Bootstrap Forest模型的使用方法與其他模型類似：點擊Bootstrap平台旁的紅色三角形，然後點擊「儲存欄位」>「儲存預測公式」。資料表中將出現一個包含Bootstrap Forest公式的新欄位。
然後，如果您想要預測另一個資料表的結果，可以將原始資料表中的預測公式列複製並貼上到新資料表中。請確保輸入變數的名稱相同，以便公式能夠順利計算。
希望這對您有所幫助。
