feature_fraction_seed: 一个整数,表示feature_fraction 的随机数种子,默认为2。 bagging_fraction 或者sub_row 或者 subsample:一个浮点数,取值范围为[0.0,1.0], 默认值为0。如果小于1.0,则lightgbm 会在每次迭代中随机选择部分样本来训练(非重复采样)。如0.8 表示:在每棵树训练之前选择80% 的样本(非重复采样)...
'feature_fraction': 0.9, # 建树的特征选择比例 'bagging_fraction': 0.8, # 建树的样本采样比例 'bagging_freq': 5, # k 意味着每 k 次迭代执行bagging 'verbose': 1 # <0 显示致命的, =0 显示错误 (警告), >0 显示信息 } # 模型训练 gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=2...
7.neg_bagging_fraction (0,1] 只能用于二分类 8.bagging_freq 每k 此迭代执行一次bagging 随机选择bagging_fraction*100%的数据用于下一次迭代 9.bagging_seed 用于固定打包时间 10.feature_fraction 在训练每棵树前 随机选择feature_fraction*100%的特征,值大小为(0,1] 11.feature_fraction_bynode 在每棵树节...
8. feature_fraction / colsample_bytree :构建弱学习器时,对特征随机采样的比例,默认值为1。若此参数小于1,LightGBM将会在每次迭代中随机选择部分特征(col),可以用来加速训练及处理过拟合。不建议过度调节。 推荐的候选值为:[0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1] 9. bagging_fraction / subsample :默认值1,一般设置为0....
bagging_fraction:default=1.0, type=double, 0.0 < bagging_fraction < 1.0, 也称sub_row,subsample 类似于 feature_fraction, 但是它将在不进行重采样的情况下随机选择部分数据 可以用来加速训练 可以用来处理过拟合 Note: 为了启用 bagging, bagging_freq 应该设置为非零值 ...
bagging_fraction,样本的随机采样率 bagging_freq,是否启用bagging并设置迭代轮次,如启用,上述的特征与样本的的随机采样需要设置。 learning_rate,学习率 lambda_l1,L1正则化 lambda_l2,L2正则化 LGB超参数详解可查阅官方文档:https://lightgbm.readthedocs.io/ ...
bagging_fraction：指定采样出的样本用于训练弱学习器的比例，一般设置为0.8~1.0之间。 reg_alpha和reg_lambda：L1和L2正则化权重项。 min_gain_to_split：指定叶节点进行分支所需的损失减少的最小值。 min_sum_hessian_in_leaf：指定孩子节点中最小的样本权重和。 metric：指定评估指标，常用的指标...
其他关键参数包括min_data_in_leaf（叶节点样本的最少数量）、min_child_weight（一个叶子上的最小hessian和）、learning_rate（学习率）、max_depth（树的最大深度）、num_leaves（指定叶子的个数）、feature_fraction（构建弱学习器时，对特征随机采样的比例）、bagging_fraction（指定采样出的样本用于...
其中boosting是一种串行结构,个体学习器之间存在强依赖关系,比较著名的算法是Adaboost;bagging是并行结构,个体学习器之间不存在强依赖关系,著名算法有randomForest(采用boostrap有放回抽样),提升树(如GBDT、XGBoost、LGB等)。stacking结合策略, 不是对弱学习器的结果做简单的逻辑处理,而是再加上一层学习器,即将训练集弱...
=1.0 will be ignored. Current value: bagging_fraction=0.8 [LightGBM] [Warning] feature_fraction is set=0.9, colsample_bytree=1.0 will be ignored. Current value: feature_fraction=0.9 [LightGBM] [Warning] bagging_freq is set=5, subsample_freq=0 will be ignored. Current value: bagging_freq=...