2.1 CatBoost CatBoost具有灵活性,可以提供分类列的索引,以便可以使用one-hot编码进行编码,使用one_hot_max_size参数(对于具有不同值数量小于或等于给定参数值的所有特征使用one-hot编码)。 如果在cat_features参数中未传递任何内容,则CatBoost将将所有列视...
lightgbm 采用的分枝策略是leaf_wise的方法,这会导致树会比level_wise的数深的多,理论上叶子数量等于2**(max_depth),但是实践中官网建议我们通过设置这个数量要比2**max_depth要低才可以取得更好的效果。 2 min_data_in_leaf 这是一个非常重要的参数,可以防止在叶状树中过度拟合。它的最优值取决于训练样本的...
min_gain_to_split,描述分裂的最小 gain,控制树的有用的分裂 max_cat_group,在 group 边界上找到分割点,当类别数量很多时,找分割点很容易过拟合时 num_boost_round,迭代次数,通常 100+ num_leaves,默认 31 device,指定cpu 或者 gpu max_bin,表示 feature 将存入的 bin 的最大数量 categorical_feature,如果 ...
num_leaves,对于leaf-wise的模型而言该参数是用来控制模型复杂度的主要参数,理论上可以通过设置num_leaves=2^(max_depth)来设置该参数值,实际是不可取的,因为在节点数目相同的前提下,对于leaf-wise的模型会倾向于生成深度更深的模型,如果生硬的设置为2^(max_depth)可能会造成模型的过拟合,一般设置的值小于2^(max...
CatBoost具有灵活性,可以提供分类列的索引,以便可以使用one-hot编码进行编码,使用one_hot_max_size参数(对于具有不同值数量小于或等于给定参数值的所有特征使用one-hot编码)。 如果在cat_features参数中未传递任何内容,则CatBoost将将所有列视为数值变量。
param_dist = {"max_depth": [25,50, 75], "learning_rate": [0.01,0.05,0.1], "num_leaves": [300,900,1200], "n_estimators": [200] } grid_search = GridSearchCV(lg, n_jobs=-1, param_grid=param_dist, cv = 3, scoring="roc_auc", verbose=5) ...
params = {"max_depth": 50, "learning_rate" : 0.1, "num_leaves": 900, "n_estimators": 300} # Without Categorical Features model2 = lgb.train(params, d_train) auc2(model2, train, test) #With Catgeorical Features cate_features_name = ["MONTH","DAY","DAY_OF_WEEK","AIRLINE","...
max_leaves=None, num_leaves=None, score_function=None, leaf_estimation_backtracking=None, ctr_history_unit=None, monotone_constraints=None, feature_weights=None, penalties_coefficient=None, first_feature_use_penalties=None, per_object_feature_penalties=None, model_shrink_rate=None, model_shrink_mode...
-–num_leaves, --min_data_in_leaf, --max_depth. XGBoost also uses the leaf-wise strategy, just like the LightGBM algorithm. The leaf-wise approach is a good choice for large datasets, which is one reason whyXGBoost performs well. ...
; 3、衡量指标: a.训练和预测的时间; b.预测得分; c.可解释性(包括:特征重要性,SHAP 值,可视化树); ?...可以通过使用 num_leaves 和 max_depth 这两个超参数来控制过度拟合; XGBoost (1)支持并行的树增强操作;(2)使用规则化来遏制过度拟合;(3)支持用户自定义的评估指标;...:表示当在树的叶节点上进...