value in study.best_params.items(): print(f"\t\t{key}: {value}") ---Best value (binary_logloss): 0.35738 Best params: device: gpu lambda_l1: 7.71800699380605e-05 lambda_l2: 4.17890272377219e-06 bagging_fraction: 0.7000000000000001 feature_fraction: 0.4 bagging_freq: 5 max_depth...
lambda_l1,L1正则化 lambda_l2,L2正则化 LGB超参数详解可查阅官方文档:https://lightgbm.readthedocs.io/ 一般回归模型使用MSE、MAE、MAPE、MedianAE等误差指标来评估模型效果,考虑到该项目实际,引入MedianAPE辅助评价(MedianAPE需自己定义)。 #定义回归模型评估误差指标 def median_absolute_percentage_error(y_true,y...
> reg_alpha(= lambda_l1)(float__, optional (default=0.)) – L1 > regularization term on weights. L1 正则化项的权重系数,越大模型越保守。防止过拟合,提高泛化能力 > > reg_lambda(= lambda_l2) (float__, optional (default=0.)) – L2 > regularization term on weights. L2 正则化项的权重...
metric:default={l2 for regression},{binary_logloss for binary classification},{ndcg for lambdarank} l1: absolute loss, alias=mean_absolute_error, mae l2: square loss, alias=mean_squared_error, mse l2_root: root square loss, alias=root_mean_squar...
reg_alpha:L1正则化系数。用于控制模型的复杂度,防止过拟合。 reg_lambda:L2正则化系数。同样用于控制模型的复杂度,防止过拟合。 objective:指定学习任务及相应的学习目标。对于分类问题,通常设置为'binary'(二分类)或'multiclass'(多分类)。 参数设置的建议或常见用例 num_leaves:通常设置为较小的值(如31)开始,...
=0 else None lgb_train = lgb.Dataset(X_, y_) lgb_eval = lgb.Dataset(x_test, y_test, reference=lgb_train) gbm= lgb.train(params,lgb_train, num_boost_round=10, init_model=temp, valid_sets=lgb_eval, callbacks= [lgb.reset_parameter(learning_rate=lambda x: 0.05)]) score_train = ...
2、创建分类器 lgbm_clf=LGBMClassifier(#**paramsrandom_state=626, n_estimators=800, learning_rate=0.1, max_depth= -1, num_leaves= 127, colsample_bytree= 0.8, subsample= 0.8, lambda_l1= 0.1,#0.1lambda_l2=0.2,#0.2device='gpu',#gpu_platform_id=1,gpu_device_id=0 ...
一般设置为0.8~1.0之间）、reg_alpha和reg_lambda（L1和L2正则化权重项）、min_gain_to_split（指定叶节点进行分支所需的损失减少的最小值）和min_sum_hessian_in_leaf（指定孩子节点中最小的样本权重和）。这些参数的推荐值范围和默认值为：min_data_in_leaf为20、min_child_weight为0.001、...
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 13.silent=True: 训练过程是否打印日志信息 14.min_split_gain=0.0: 最小分割增益 15.min_child_weight=0.001: 分支结点的最小权重 ...
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:控制训练目标的表现 objective:定义损失函数。常用值有binary:logistic; multi:softmax; multi:softprob eval_metic: 验证集的评估指标。rmse, mae, logloss, error, merror, mlogloss...