3. min_data_in_leaf / min_child_samples :叶节点样本的最少数量,默认值20,用于防止过拟合。 4. min_child_weight: 一个叶子上的最小hessian和。默认设置为0.001,一般设置为1。不建议调整,增大数值会得到较浅的树深。 5. learning_rate / eta :学习率。LightGBM 不完全信任每个弱学习器学到的残差值,为...
min_data_in_leaf 或者 min_data_per_leaf 或者 min_data或者min_child_samples: 一个整数,表示一个叶子节点上包含的最少样本数量。默认值为 20 min_sum_hessian_in_leaf 或者 min_sum_hessian_per_leaf或者 min_sum_hessian 或者 min_hessian或者min_child_weight: 一个浮点数,表示一个叶子节点上的最小hes...
'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 '...
4.min_data_in_leaf: 设置一个叶子的最小数据量 5.bagging_fraction: 小部分装袋:防止过拟合和加快训练 6.pos_bagging_fraction 用于二分类问题 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...
min_data_in_leaf, 默认为20。 也称min_data_per_leaf,min_data,min_child_samples。 一个叶子上数据的最小数量。可以用来处理过拟合。 min_sum_hessian_in_leaf, default=1e-3, 也称min_sum_hessian_per_leaf,min_sum_hessian,min_hessian,min_child_weight。
> min_child_samples(min_data_in_leaf) 和 min_child_weight(= > min_sum_hessian_in_leaf) 通过设置 subsample(bagging_fraction) 和 > subsample_freq(= bagging_freq)来使用 bagging 通过设置 > colsample_bytree(feature_fraction) 来使用特征子抽样 使用更大的训练数据 使用 ...
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训练弱学习器的比例，...
2. **定义参数空间**：明确模型中需要调优的参数范围和类型。以LGBM为例，可以调整的参数包括学习率（learning_rate）、树的深度（max_depth）、节点的最小样本数（min_data_in_leaf）等。3. **构建优化器**：使用贝叶斯优化库（如`BayesianOptimization`）来构建优化器。设置目标函数（如模型在验证...
信息增益比较偏向于选择去值比较多的特征,如极端情况存在特征A,每个样本是一个取值,则此时\(H(Y|X)=\underset{x \in X}\sum \underset{y \in Y} \sum p(x,y)logp(y|x)=\frac{1}{n}*0 = 0\) 因此\(I(X;Y) = H(Y) - H(Y|X)=H(Y) - 0\),即此时X包含了所有Y的信息量 ...
min_data_in_leaf, 默认为20。 也称min_data_per_leaf,min_data,min_child_samples。 一个叶子上数据的最小数量。可以用来处理过拟合。 min_sum_hessian_in_leaf, default=1e-3, 也称min_sum_hessian_per_leaf,min_sum_hessian,min_hessian,min_child_weight。