metric:一个字符串,指定了度量的指标,默认为:对于回归问题,使用l2 ;对于二分类问题,使用binary_logloss;对于lambdarank 问题,使用ndcg。如果有多个度量指标,则用逗号, 分隔。 ‘l1’ 或者 mean_absolute_error或者 mae或者 regression_l1: 表示绝对值损失 ‘l2’ 或者mean_squared_error或者 mse或者 regression_l2...
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/ 一般回归模型使用MSE、MAE、MAPE、MedianAE等误差指标来评估模型效果,考虑到该项目实际,引入MedianAPE辅助评价(MedianAPE需自己定义)。 #定义回归模型评估误差指标 def median_absolute_percentage_error(y_true,y...
'min_data_in_leaf': hp.quniform('min_data_in_leaf', 100, 500, 50), 'lambda_l1': hp.uniform('lambda_l1', 25, 35), 'lambda_l2': hp.uniform('lambda_l2', 25, 35), 'min_split_gain': hp.loguniform('min_split_gain', np.log(1e-10), np.log(1e-8)), # 切分最小增益 '...
通常,这个参数我们不需要设置,但是当个类别的样本极不平衡的时候,这个参数对逻辑回归优化器是很有帮助的。 lambda:也称reg_lambda,默认值为0。 权重的L2正则化项。(和Ridge regression类似)。这个参数是用来控制XGBoost的正则化部分的。这个参数在减少过拟合上很有帮助。 alpha:也称reg_alpha默认为0, 权重的L1正则...
lambda_l1:L1正则项 lambda_l2:L2正则项 19.linear_lambda: 适用于线性回归树 20.min_gain_to_split: 执行分割的最小增益,可用于加速训练 21.drop_rate: [0,1] 只适用于dart模式下的 丢弃先前的树 22.max_drop 在一次增益迭代中丢弃的最大数目,适用于dart模式 ...
lambda:也称reg_lambda,默认值为0。 权重的L2正则化项。(和Ridge regression类似)。这个参数是用来控制XGBoost的正则化部分的。这个参数在减少过拟合上很有帮助。 alpha:也称reg_alpha默认为0, 权重的L1正则化项。(和Lasso regression类似)。 可以应用在很高维度的情况下,使得算法的速度更快。
lambda_l2 L2正则 num_boost_round boosting的最大迭代次数 超参数调试方法 step1 确定n_estimators step2 确定max_depth和max_leaves step3 确定min_data_in_leaf 和 max_bin step4 确定feature_fraction、bagging_fraction、bagging_freq step5 确定lambda_l1和lambda_l2 step6 确定min_split_gain step7 降低lea...
L1 正则化权重 reg_lambda: float, optional (default=0.) L2 正则化权重 random_state: int or None, optional (default=None) 随机种子 如果None,默认使用在c++代码的种子 n_jobs: int, optional (default=-1) 并行线程数 silent: bool, optional (default=True) ...
alpha/reg_alpha：L1正则化系数。 lambda/reg_lambda：L2正则化系数。 tree_method：构建树采用的算法。 任务参数： objective：指定损失函数的类型，如reg:squarederror、binary:logistic等。 eval_metric：模型的评估指标，如AUC、rmse、mae、logloss等。 seed/random_state：随机数种子...
eval_set=[(X_test,y_test)], eval_metric=lambday_true,y_pred:[rmsle(y_true,y_pred),rae(y_true,y_pred)], early_stopping_rounds=5) imbalanced: 设置is_unbalance参数为True时会把负样本的权重设为:正样本数/负样本数。这个参数只能用于二分类。