(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...
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。它们之间大致换算关系:num_leaves = 2^(max_depth)。即它的值的设置应该小于2^(max_depth),否则会进行警告,可能会导致过拟合。 bagging_freq=15 控制过拟合。 bagging_...
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参数用于指定评...
> max_depth (int__, optional (default=-1)) – Maximum tree depth for base > learners, -1 means no limit. 每个基学习器的最大深度。当模型过拟合,首先降低max_depth > > learning_rate (float__, optional (default=0.1)) – Boosting learning ...
'max_depth': 7, 'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.1, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5, 'verbose': -1 } #定义callback回调 callback=[LGB.early_stopping(stopping_rounds=10,verbose=True), ...
大佬,我看你用了LGBMRanker,objective又是binary,是为了加group吗? 这样可以把不同数量的用户,分到不同的组? lgb_ranker = lgb.LGBMRanker( boosting_type='gbdt', num_leaves=31, reg_alpha=0.0, reg_lambda=1, max_depth=-1, n_estimators=300, objective='binary',
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 ) 3、贝叶斯调参 frombayes_optimportBayesianOptimization#定义优化参数defrf_cv(max_depth, subsample,num_leaves,colsample_bytree):...
1 lightgbm分类模型 learning_rate=0.1 2 n_estimators=100 3 boosting_type='gbdt' 4 num_leaves=31 5 max_depth=-1 由于上述参数的值是默认值,所有在建模的代码中直接用的默认值。 关键代码如下: 7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。
('ignore') LGB_BO.maximize(init_points=init_points, n_iter=n_iter, acq='ucb', xi=0.0, alpha=1e-6) ## 结果是{'learning_rate': 0.3910741811811719, # 'max_depth': 5.8504946404189475, # 'min_data_in_leaf': 17.364177989920528, # 'num_leaves': 19.486237970644996} 这玩意还能整出浮点数吗...