> 通过设置 subsample(bagging_fraction) 和 subsample_freq(= bagging_freq) > 参数来使用 bagging 方法进行采样提升训练速度(减小了数据集) 通过设置 colsample_bytree(= > feature_fraction)参数来使用特征的子抽样 使用较小的 max_bin,较少的直方图数目 使用 save_binary > 将数据集被保存为二进制文件,下次加...
例如，如果您将colsample_bytree设置为小于1的值，那么您将看到不同随机种子的不同预测概率。
'subsample': [0.7,0.8,0.9], 'colsample_bytree': [0.7,0.8,0.9], 'reg_alpha': [0, 0.001, 0.01, 0.03, 0.08, 0.3], 'reg_lambda': [0, 0.001, 0.01, 0.03, 0.08, 0.3] } search = RandomizedSearchCV(estimator=model_lgb, n_iter=50, param_distributions=param_distributions, scoring=neg_...
- 'lambda':1, 控制模型复杂度的权重值的L2正则化项参数,参数越大,模型越不容易过拟合。一般不用调,设为1就好了(或者有其他经验) - 'subsample':0.7, 随机采样训练样本,支持样本随机采样 - 'colsample_bytree':0.7, 生成树时进行的列采样,也就是对特征随机采样 - 'min_child_weight':3, 孩子节点中最小...
在这个例子中,我们通过调整num_leaves、max_depth、learning_rate、n_estimators、subsample、colsample_bytree、reg_alpha和reg_lambda等参数,观察模型性能的变化。通常,调整这些参数可以帮助我们找到更好的模型配置,提高模型的准确率。
colsample_bytree, colsample_bylevel, colsample_bynode: 列采样的参数设置。bytree表示在构建每棵树的时候使用。bylevel表示构建每层节点的时候使用,bynode在每次分裂的时候使用。 lambda: L2正则化项。默认为1. alpha:L1的正则化项. scale_pos_weight: 控制正负样本的平衡,用于不平衡数据。 3.学习任务参数:控...
6.subsample=1.0: 训练样本采样率 行 7.colsample_bytree=1.0: 训练特征采样率 列 8.subsample_freq=1: 子样本频率 9.reg_alpha=0.0: L1正则化系数 10.reg_lambda=0.0: L2正则化系数 11.random_state=None: 随机种子数 12.n_jobs=-1: 并行运行多线程核心数 ...
在调参过程中，建议首先设置固定不变的参数，然后对其他参数进行优化，如学习率、max_depth、min_weight、gamma、subsample、colsample_bytree和正则化参数等。确定最佳迭代次数n_estimators或num_round时，可以使用XGBoost内置的xgb.cv（）函数进行交叉验证。调参顺序为：设置固定不变的参数、优化其他参数、...
colsample_bytree=1.0 训练特征采样率,列 subsample_freq=1 子样本频率 reg_alpha=0.5 L1正则化系数 reg_lambda=0.5 L2正则化系数 min_split_gain=0.0 最小分割增益 min_child_weight=0.001 分支结点的最小权重 min_child_samples=20 random_state=None ...
frombayes_optimportBayesianOptimization#定义优化参数defrf_cv(max_depth, subsample,num_leaves,colsample_bytree): val=cross_val_score(LGBMClassifier( n_estimators=300, learning_rate= 0.1, max_depth=int(max_depth), subsample= min(subsample,0.999), ...