为了确定估计器的数目(boosting迭代的次数),也可以说是残差树的数目,参数名为n_estimators/num_iterations/num_round/num_boost_round。我们可以先将该参数设成一个较大的数,然后在cv结果中查看最优的迭代次数,具体如代码。 在这之前,我们必须给其他重要的参数一个初始值。初始值的意义不大,只是为了方便确定其他
在参考1中等同于参数 min_child_samples LGBM使用的是一种叫做“leaf-wise tree growth algorithm”的算法,这个参数是防止该算法过拟合的一个参数 这个值增大了可以防止过拟合 实际使用时,这个值设置为几百到几千都可以 4. 影响准确率的参数调优 n_estimators 决策树的棵数 在一定程度上,是越大准确率越高,但高...
机器学习 使用hyperopt对Lgbm进行超参调优-设置points_to_evaluate参数? hyper.fmin设置points_to_evaluate参数非空(list,元素dict,参数空间的一个点),且设置trails参数等于None时…显示全部 关注者1 被浏览32 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 ...
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