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,模型的复杂度越低,但也容易出现欠拟合。 4.min_child_samples: min_...
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叶子节点数(num_leaves):限制每棵树的叶子节点数,较小的叶子节点数可以减少模型的复杂度,但可能会损失一些模型的表达能力。 特征子采样比例(feature_fraction):控制每棵树在训练过程中使用的特征的比例,可以减少模型对于某些特征的依赖性,提高模型的泛化能力。 数据子采样比例(bagging_fraction):控制每棵树在训练过程...
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, 0.8, 0.9, 1] 9. bag...
num_leaves,树的最大叶子节点数。 feature_fraction,特征的随机采样率,指 bagging_fraction,样本的随机采样率 bagging_freq,是否启用bagging并设置迭代轮次,如启用,上述的特征与样本的的随机采样需要设置。 learning_rate,学习率 lambda_l1,L1正则化 lambda_l2,L2正则化 ...
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
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。
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...
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): ...
'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.05, 'feature_fraction': 0.9 } 创建数据集 lgb_trAIn = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) 训练模型 gbm = lgb.train(params, lgb_train, ...