在数据量较小的情况下,通常可以设置较低的max_depth,以避免过度拟合。此外,当连续特征的数量较多时,也可能需要减少max_depth,以避免过拟合。 3.num_leaves num_leaves参数控制了每个决策树的叶子节点数,num_leaves参数默认值为 31。 num_leaves值越大,模型的复杂度越高,但也容易出现过拟合。 num_leaves值越小,...
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。
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。 这两个参数也存在一定的关系。由于是二叉树,...
class lightgbm.LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', num_leaves=31, max_depth=-1, learning_rate=0.1, n_estimators=10, max_bin=255, subsample_for_bin=200000, objective=None, min_split_gain=0.0, min_child_weight=0.001, min_child_samples=20, subsample=1.【...
建模时一般取max_depth=3 7. num_leaves :指定叶子的个数,默认值为31。 8. feature_fraction / colsample_bytree :构建弱学习器时,对特征随机采样的比例,默认值为1。若此参数小于1,LightGBM将会在每次迭代中随机选择部分特征(col),可以用来加速训练及处理过拟合。不建议过度调节。 推荐的候选值为:[0.6, 0.7...
根据官方参考3,选择 num_leaves的值不超过2^(max_depth);参考2中作者一般选择的参数范围是(20, 3000) max_depth 单个基分类器(决策树)中,树的最大深度 max_depth越大,模型越复杂,越容易过拟合 max_depth越小,模型越简单,越容易欠拟合 大部分情况下选择3~12就可以 ...
print("获取头部数据:") y_feature = df.happiness 查看数据是否存在异常数据 由于abbr精简版数据较少所以不做分割处理,如果数据过多不做PCA处理的话,需要手动做分割分析处理 df.describe() 数据清洗 def formats(x): df["happiness"].replace(to_replace=x,value=1,inplace=True) ...
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 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...
表 3摇 贝叶斯模型超参数 Table 3摇 Bayesian model hyperparameters 贝叶斯参数 num_leaves max_depth lambda_l1 lambda_l2 数值 84 40 0郾 1 0郾 1 贝叶斯参数 bagging_fraction bagging_freq min_data_in_leaf n_estimators 数值 0郾 6 5 30 cosine 图 8摇 数据集特征降维可视化图 Fig. 8摇 Aero鄄...