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参数对应的优缺点如下: boosting...
> 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...
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 6.subsample=1.0: 训练样本采样率 行 7.colsample_bytree=1.0...
task,指定任务,可选train,predict等。 boosting_type,提升方法,可选gbdt、rf等。 objective,目标(函数),如果是回归任务,可l2、l1、huber、quantile等;如果是分类任务,可选binary、multiclass等。 max_depth,树的最大深度,控制过拟合的有效手段。 num_leaves,树的最大叶子节点数。 feature_fraction,特征的随机采样...
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...
1. boosting / boost / boosting_type : 用于指定弱学习器的类型, 默认值为 ‘gbdt’。 建模时一般取boosting_type=‘gbdt’ 2. objective / application :用于指定学习任务及相应的学习目标。 建模时一般取objective =‘binary’ 常用的可选参数值如下: ...
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...
boosting_type参数用于指定弱学习器的类型（默认为gbdt），而objective参数用于指定学习任务及相应的学习目标（如regression、regression_l1、mape、binary、multiclass等）。其他关键参数包括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...
I am running the following code reg = lgb.LGBMRegressor(boosting_type='gbdt', objective='regression', metric='l2', device='gpu', verbose=1) m = MultiOutputRegressor(reg).fit(X_train,y_train) m.estimator.booster_.feature_name() And I get ...
'boosting_type': 'gbdt', 'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.05, 'feature_fraction': 0.9 } clf = lgb.LGBMClassifier(**params) clf.fit(X_train, y_train) Next, let us evaluate the trained classifier’s performance on the unseen or test dataset. ...