python中lgbmclassifier函数subsample_for_bin参数 在调用python函数的时候,使用默认参数,需要注意的地方: 定义的函数如下: def enroll(name, gender, age=6, city='shanghai'): 1. 有多个默认参数时,调用的时候,既可以按顺序提供默认参数,比如调用enroll('Bob', 'M', 7),意思是,除了name,gender这两个参数外...
> max_bin (int__, optional (default=255)) – Number of bucketed bins for > feature values. 存储feature的bin的最大数量,对应的是直方图的组数k > > subsample_for_bin (int__, optional (default=50000)) – Number of > samples for constructing bins. 用来构建直方图的数据的样本数量 > > objec...
'subsample_for_bin': hp.quniform('subsample_for_bin', 20000, 300000, 20000), 'feature_fraction': hp.uniform('feature_fraction', 0.5, 1), 'bagging_fraction': hp.uniform('bagging_fraction', 0.5, 1), #alias "subsample" 'min_data_in_leaf': hp.qloguniform('min_data_in_leaf', 0, ...
subsample:训练样本随机采样的比例。 colsample_bytree, colsample_bylevel, colsample_bynode: 列采样的参数设置。bytree表示在构建每棵树的时候使用。bylevel表示构建每层节点的时候使用,bynode在每次分裂的时候使用。 lambda: L2正则化项。默认为1. alpha:L1的正则化项. scale_pos_weight: 控制正负样本的平衡,用...
forcolincat_col: df[col]= le.fit_transform(df[col]) df_2= df df_2.head() 此时,我们可以删除不相关且对我们的数据集没有影响的特征。这里我们有两列要删除,即"ID"和"source"。让我们检查一下最新的输出。 至此,我们观察到所有数据都是数字。
samples=20, min_child_weight=0.001, min_split_gain=0.0, n_estimators=110, n_jobs=-1, num_leaves=15, objective='mean_squared_error', random_state=111, reg_alpha=0.000873705633371746, reg_lambda=0.02583081135738517, silent=False, subsample=0.5277279927337998, subsample_for_bin=200000, subsample_...
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.【...
在本文中,我们将处理一个简单的分类问题,并使用信用卡潜在客户预测数据集。 关于数据集 有一家名为Happy Customer Bank (快乐客户银行) 的银行,是一家中型私人银行,经营各类银行产品,如储蓄账户、往来账户、投资产品、信贷产品等。 该银行还向现有客户交叉销售产品,为此他们使用不同类型的通信方式,如电话、电子邮件...
bin_construct_sample_cnt: default=200000, type=int, alias=subsample_for_bin 用来构建直方图的数据的数量 在设置更大的数据时, 会提供更好的培训效果, 但会增加数据加载时间 如果数据非常稀疏, 则将其设置为更大的值 num_iteration_predict: default=-1, type=int ...
'subsample_for_bin': 200000, 'subsample_freq': 0, 'metric': 'auc', 'verbose': 0, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.9, 'bagging_freq': 8, 'lambda_l1': 0.6, 'lambda_l2': 0} 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.