1.boosting_typ LGB的boosting_type参数决定了LGB使用的boosting方法,也就是构造决策树的方式。在选择boosting_type时,一般建议先尝试默认参数,即’gbdt’。如果需要加速训练速度而且数据集不是很大,可以尝试’rf’方法;如果需要更好的准确率,可以尝试’dart’或’goss’。 具体而言,不同的boosting_type参数对应的优缺...
g_val = val_final_df.groupby(['user_id'], as_index=False).count()['label'].values lgb_ranker = lgb.LGBMRanker(boosting_type='gbdt', num_leaves=31, reg_alpha=0.0, reg_lambda=1, max_depth=-1, n_estimators=300, subsample=0.7, colsample_bytree=0.7, learning_rate=0.01, min_child_...
> boosting_type (string__, optional (default="gbdt")) –‘gbdt’, > traditional Gradient Boosting Decision Tree. ‘dart’, Dropouts meet > Multiple Additive Regression Trees. ‘goss’, Gradient-based One-Side > Sampling. ‘rf’, Random Forest. 默认的就挺好 > > num_leaves (int__, option...
X_test = df_test.drop(0, axis=1).values # 构建lgb中的Dataset格式 lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) # 敲定好一组参数 params = { 'task': 'train', 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'regression', 'metri...
1.boosting_type=‘gbdt’# 提升树的类型 gbdt,dart,goss,rf 2.num_leavel=32#树的最大叶子数,对比xgboost一般为2^(max_depth) 3.max_depth=-1#最大树的深度 4.learning_rate#学习率 5.n_estimators=10: 拟合的树的棵树,相当于训练轮数
{ 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'binary_logloss', 'num_leaves': 50, 'learning_rate': 0.1, 'max_depth':4, 'min_data_in_leaf': 3, 'verbose': -1 } def Train(): minibatch_train_iterators = iter_minibatches(x_train,y_train,minibatch_size=1000) ...
boosting_type:指定提升类型,可选值有'gbdt'(默认)、'dart'、'goss'、'rf'。默认值为'gbdt',表示使用梯度提升决策树。 num_leaves:每棵树的最大叶子数。控制树的复杂度,值越大模型越复杂,越容易过拟合。 max_depth:树的最大深度。限制树的深度可以防止过拟合,但过深的树可能导致欠拟合。 learning_rate:学...
接下来,定义自定义的LGBM参数。可以根据具体需求进行调整,例如: 代码语言:txt 复制 lgbm_params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'regression', 'metric': 'rmse', 'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.1, 'feature_fraction': 0.9, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5, 'ver...
'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'binary_logloss', 'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.05, 'feature_fraction': 0.9 } 创建数据集 lgb_trAIn = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) ...
boosting_type=' gbdt ' 提升树的类型,常用的梯度提升方法包括gbdt、dart、goss、rf。可以尝试运行不同类型的渐变增强提升方法。 (1)、gbdt:这是传统的梯度提升决策树,也是基于XGBoost和pGBRT等优秀库背后的算法。gbdt精度高、效率高、稳定性好,目前已得到广泛的应用。但是,它的主要缺点是,在每个树节点中找到最佳分...