> subsample_freq(= bagging_freq) (int__, optional (default=1)) – > Frequence of subsample, <=0 means no enable. bagging 的频率, 0 意味着禁用 > bagging. k 意味着每 k 次迭代执行bagging > > colsample_bytree(= feature_fraction) (float__, optional (default=1.)) >– Subsample ratio...
min_child_samples=20, subsample=1.0, subsample_freq=0, colsample_bytree=1.0, reg_alpha=0.0, reg_lambda=0.0, random_state=None, silent=True ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. (2)传入数据,开始训练 lgb_model.fit( X, # array, Da...
subsample_freq = 5) param_distributions={ 'max_depth':[5,6,7,8,9,10], 'num_leaves':range(20,60,3), 'subsample': [0.7,0.8,0.9], 'colsample_bytree': [0.7,0.8,0.9], 'reg_alpha': [0, 0.001, 0.01, 0.03, 0.08, 0.3], 'reg_lambda': [0, 0.001, 0.01, 0.03, 0.08, 0.3] }...
8.subsample_freq=1: 子样本频率 9.reg_alpha=0.0: L1正则化系数 10.reg_lambda=0.0: L2正则化系数 11.random_state=None: 随机种子数 12.n_jobs=-1: 并行运行多线程核心数 13.silent=True: 训练过程是否打印日志信息 14.min_split_gain=0.0: 最小分割增益 15.min_child_weight=0.001: 分支结点的最小...
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...
subsample_freq=1 子样本频率 reg_alpha=0.5 L1正则化系数 reg_lambda=0.5 L2正则化系数 min_split_gain=0.0 最小分割增益 min_child_weight=0.001 分支结点的最小权重 min_child_samples=20 random_state=None 随机种子数 n_jobs=-1 并行运行多线程核心数 ...
而对于较小的数据集(<10000条记录),lightGBM可能不是最佳选择。所以,如果进行调优lightgbm参数,这可能没有帮助。 2、建议使用更小的learning_rate和更大的num_iteration 此外,如果您想要更高的num_iteration,那么您应该使用early_stopping_rounds,以便在无法学习任何有用的内容时停止训练。
而对于较小的数据集(<10000条记录),lightGBM可能不是最佳选择。所以,如果进行调优lightgbm参数,这可能没有帮助。 2、建议使用更小的learning_rate和更大的num_iteration 此外,如果您想要更高的num_iteration,那么您应该使用early_stopping_rounds,以便在无法学习任何有用的内容时停止训练。
=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_freq=0...
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', subsample=0.7, colsample_bytree=0.7, subsample_freq=1, learning_rate=0.01, min_child_weight=50, random_state=2018, n_jobs=-1) g_tra...