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...
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...
(1)初始化模型 from lightgbm import LGBMClassifier # 重要参数: lgb_model = LGBMClassifier( boosting_type='gbdt', num_leaves=31, max_depth=-1, learning_rate=0.1, n_estimators=100, objective='binary', # 默认是二分类 min_split_gain=0.0, min_child_samples=20, subsample=1.0, subsample_freq=...
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...
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...
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、learning_rate为0.1、max_depth为3、num_leaves为31、feature_fraction为1、bagging_fraction为1、reg_alpha为0、reg_lambda为0、min_gain_to_split为0和min_sum_hessian_in_leaf为1。此外，metric参数用于指定...
max_depth = [-1,3,5,9,11] parameters = { 'learning_rate': learning_rate, 'feature_fraction':feature_fraction, 'num_leaves': num_leaves, 'max_depth': max_depth} estimate_best = LGBMClassifier(n_estimators = 50) 进行网格搜索
accuracy_scr_max = 0 roc_scr_max=0 train_xc,test_xc,train_yc,test_yc = train_test_split(df_xc,yc, random_state = 42,test_size = 0.2,stratify = yc) model_c.fit(train_xc,train_yc) pred = model_c.predict_proba(test_xc)[:, 1] ...
在kaggle机器学习竞赛赛中有一个调参神器组合非常热门，在很多个top方案中频频出现LightGBM+Optuna。知道...
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。