1.n_estimators/ num_round : 集成中弱评估器的数量 n_estimators越大,模型的学习能力就会越强,模型也越容易过拟合。 在随机森林中,调整的第一个参数就是n_estimators,这个参数非常强大,常常能够一次性将模型调整到极限, 在XGBoost中它也是如此。但n_estimators一般不建议太大,300以下为佳, 如果数据量是几十万...
LightGBM中n_estimators参数默认值为100,表示迭代的次数(即树的数量)。 n_estimators的取值范围是正整数,通常在100-1000之间进行调整。增加树的数量可以提高模型的性能,但也会增加模型的计算时间。需要根据数据量和模型复杂度进行适当调整,以达到平衡性能和效率的目的。 当设定了early_stopping_rounds参数时,n_estimators...
n_estimators: int, optional (default=100) 训练次数-也是树的个数 subsample_for_bin: int, optional (default=200000) 用于构造垃圾箱的样本数- 对输入特征分成多少份 objective: string, callable or None, optional (default=None) 指定目标函数,- 是回归 还是 分类 亦或是 排名 如果是字符串,则用内置的...
n_estimators: int, optional (default=100) 训练次数-也是树的个数 subsample_for_bin: int, optional (default=200000) 用于构造垃圾箱的样本数- 对输入特征分成多少份 objective: string, callable or None, optional (default=None) 指定目标函数,- 是回归 还是 分类 亦或是 排名 如果是字符串,则用内置的...
n_estimators: int, optional (default=100) 训练次数-也是树的个数 subsample_for_bin: int, optional (default=200000) 用于构造垃圾箱的样本数- 对输入特征分成多少份 objective: string, callable or None, optional (default=None) 指定目标函数,- 是回归 还是 分类 亦或是 排名 ...
XGBoost是一个强大的集成算法，常用的参数类型有三种：一般参数、弱评估器参数和任务参数。一般参数包括n_estimators或num_round（集成中弱评估器的数量），booster（指定要使用的弱分类器，可选类型有gbtree、dart、gblinear），nthread（用于运行XGBoost的并行线程数）和disable_default_eval_metric（用于禁用...
gbm = lgb.LGBMRegressor(num_leaves=31,learning_rate=0.05,n_estimators=20)gbm.fit(X_train, y_train,eval_set=[(X_test, y_test)],eval_metric='l1',early_stopping_rounds=5)# 如下为⾃定义的评价指标 def rmsle(y_true, y_pred):return'RMSLE', np.sqrt(np.mean(np.power(np.log1p(y_...
clf=lgb.LGBMClassifier(n_estimators=250) scores = cross_val_score(clf, train, y_train, cv=StratifiedKFold(5,shuffle=True),scoring='roc_auc') print(scores) lgb表现: lgb+lr表现(去除原始特征) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.base import BaseEstimator,Class...
LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', class_weight=None, colsample_bytree=1.0, importance_type='split', learning_rate=0.05, max_depth=-1, min_child_samples=20, min_child_weight=0.001, min_split_gain=0.0, n_estimators=20, n_jobs=-1, num_leaves=31, objective=None, random_state=None, re...
max_depth=-1, n_estimators=5000, objective='binary', subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, subsample_freq=1, learning_rate=0.035, random_state=2018, n_jobs=10 ) skf = StratifiedKFold(n_splits=5, random_state=2018, shuffle=True) best_score = [] for index, (train_index, test_index)...