指的是验证集(测试集)的路径或文件,支持多个验证集 5.num_iterations: 迭代次数(增益次数) 6.learning_rate: 必须大于零的收缩率,双精度小数 7.num_leaves: 大于1,一颗树中的叶子的最大个数 8.tree _learner: 学习器是平行的还是单机学习,是数据平行还是特征平行 9.num_threads 线程数目 10.device_type 建...
> num_leaves. 这是控制树模型复杂度的主要参数. 理论上, 借鉴 depth-wise 树, 我们可以设置 num_leaves = > 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_le...
LGBMRegressor(random_state=1, num_leaves =6, n_estimators=1000, max_depth=3, learning_rate = 0.2, n_jobs=8) #设定回归模型 sf.SetLogFile('record.log') #初始化日志文件 sf.run(validate) #输入检验函数并开始运行 Example #8Source File: sklearn.py From optuna with MIT License 5 votes ...
collect() # Set LGBM parameters params = { "objective": "binary", 'metric': {'auc'}, "boosting_type": "gbdt", "verbosity": -1, "num_threads": 4, "bagging_fraction": 0.8, "feature_fraction": 0.8, "learning_rate": 0.1, "num_leaves": 31, "verbose": -1, "min_split_gain":...
'metric':'auc', 'min_data_in_leaf': 80, 'min_sum_hessian_in_leaf': 10.0, 'num_leaves': 13, 'num_threads': 8, 'tree_learner': 'serial', 'objective': 'binary', 'verbosity': 1 } def augment(x,y,t=2): xs,xn = [],[] for i in range(t): mask = y>0 x1 = x[mask...
'boosting':'goss', 'device_type':'cpu', 'learning_rate':0.1, 'num_threads':4, 'force_col_wise': True, 'enable_bundle ':True, 'verbose':1, 'random_seed':0} model=lgbm.train(params, train_set, num_boost_round=20,valid_sets=[valid_set],early_stopping_rounds=10,categorical_feature...