max_depth决定了树的深度,即每个叶节点所达到的最大深度。 默认设置为-1,表示不限制树的深度。然而,这样的最大深度可能导致过拟合,因此必须小心使用。 max_depth的选择需要考虑到数据量、特征维度和连续特征的数量。在大多数情况下,建议设置max_depth为20或更少。 在数据量较小的情况下,通常可以设置较低的max_d...
在LightGBM中,可以手动更改内部参数(阈值)来优化模型的性能。下面是一些常见的内部参数和它们的作用: 学习率(learning rate):控制每个树的贡献程度,较小的学习率可以使模型更加稳定,但可能需要更多的迭代次数来达到最优解。 树的深度(max_depth):限制每棵树的最大深度,较小的深度可以减少过拟合的风险,但可能会导致...
> 2^(max_depth) 但是, 这种简单的转化在实际应用中表现不佳. 这是因为, 当叶子数目相同时, leaf-wise 树要比 > depth-wise 树深得多, 这就有可能导致过拟合. 因此, 当我们试着调整 num_leaves 的取值时, 应该让其小于 > 2^(max_depth). 举个例子, 当 max_depth=6 时(这里译者认为例子中, 树...
max_depth:默认为0,树的最大深度,用来避免过拟合。 min_child_weight: 最小的叶子节点样本权重和,如果节点分裂造成一个叶子节点的样本权重和小于该值,则放弃分裂。 max_delta_step: 该参数仙子每棵树权重改变的最大步长。一般用不到,但是在数据样本极度不平衡时,可能对逻辑回归有帮助。 subsample:训练样本随机采...
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。
了解LGBM的超参数:LGBM具有多个超参数,包括学习率(learning rate)、树的数量(num_iterations)、树的最大深度(max_depth)、叶子节点的最小样本数(min_data_in_leaf)等。详细了解每个超参数的含义和作用,可以参考LGBM的官方文档或相关资料。 根据问题和数据集选择合适的超参数:根据具体的问题和数据集特点,选择适当的...
max_depth=-1 最大树的深度。每个弱学习器也就是决策树的最大深度。 其中,-1表示不限制。 num_leavel=32 树的最大叶子数,控制模型复杂性的最重要参数之一。对比在xgboost中,一般为2^(max_depth) 因LightGBM使用的是leaf-wise的算法,因此在调节树的复杂程度时,使用的是num_leaves而不是max_depth。它们之间大...
max_depth 和 num_leaves 在LGBM中,控制树结构的最先要调的参数是max_depth(树深度) 和num_leaves(叶子节点数)。这两个参数对于树结构的控制最直接了断,因为LGBM是leaf-wise的,如果不控制树深度,会非常容易过拟合。max_depth一般设置可以尝试设置为3到8。
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、...
LGBMClassifier参数 本文链接:https://blog.csdn.net/starmoth/article/details/84586709 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...