本文提出了一个基于贝叶斯优化的LightGBM模型用于预测中厚板热轧工艺流程温度,同时考虑了ANN模型、GBDT模型和XGBoost模型,比较之下可以发现BO-LightGBM模型进一步提高了回归预测的精度,同时显著降低了预测过程的时间消耗,这与中厚板热轧生产线希望提高温度...
贝叶斯实现拼写检查器 1、贝叶斯算法概述 2、贝叶斯推导实例 3、贝叶斯拼写纠错实例 4、垃圾邮件过滤实例 5、贝叶斯实现拼写检查器 原理 根据朴素贝叶斯实现。 贝叶斯公式: p(c|x)=p(c)*p(x|c)/p(x) h代表猜测的要输入的单词 D实际输入的单词 p(h|D)=p(h)*p(D|h)/p(D) p(D)可以不考虑,因为每次...
接下来将介绍官方LightGBM调参指南,最后附带小编良心奉上的贝叶斯优化代码供大家试用。 与大多数使用depth-wise tree算法的GBM工具不同,由于LightGBM使用leaf-wise tree算法,因此在迭代过程中能更快地收敛;但leaf-wise tree算法较容易过拟合;为了更好地避免过拟合,请重点留意以下参数: 1. num_leaves. 这是控制树模型...
贝叶斯优化LightGBM超参数的代码 此处借用rBayesianOptimization包完成贝叶斯超参数搜索任务: #加载lgb以及贝叶斯优化所需包 library(lightgbm) library(rBayesianOptimization) #载入样例数据集 data(agaricus.train, package = "lightgbm") dtrain <- lgb.Dataset(agaricus.train$data, label = agaricus.train$label) #...
贝叶斯优化具体实现上有不少python的包,本人使用过这两个:skopt和bayes_opt。 skopt # bayes_opt from bayes_opt import BayesianOptimization from sklearn.model_selection import cross_val_score import lightgbm as lgb # 自己处理好train_x, train_y ...
步骤1:定义优化目标函数 在这一步中,我们需要定义一个优化目标函数,用于评价模型的好坏。 defobjective(params):# 设置LightGBM参数clf=lgb.LGBMClassifier(**params)# 训练模型clf.fit(X_train,y_train)# 计算评估指标,如准确率等score=clf.score(X_val,y_val)return-score# 由于贝叶斯优化算法追求最大值,因此...
此处借用rBayesianOptimization包完成贝叶斯超参数搜索任务: #加载lgb以及贝叶斯优化所需包 library(lightgbm) library(rBayesianOptimization) #载入样例数据集 data(agaricus.train, package = "lightgbm") dtrain <- lgb.Dataset(agaricus.train$data, label = agaricus.train$label) #定义k折交叉检验的k值 cv_folds...
部分优化过程如图2所示,可以看到,贝叶斯优化在第23次迭代时达到最优,当alpha参数取4.099、列抽样比例为0.1、gamma参数为0、树最大深度为5、最小子树权重取5.377以及子抽样比例为1.0时,测试集AUC达到最优的0.72。 总结 本章是在前述几章集成学习内容基础上的一...
贝叶斯全局优化 使用LightGBM调参 GridSearchCV调参---太慢,效果也不好 这里结合Kaggle比赛的一个数据集,记录一下使用贝叶斯全局优化和高斯过程来寻找最佳参数的方法步骤。 1.安装贝叶斯全局优化库 从pip安装最新版本 pip install bayesian-optimization 2.加载数据集 import...
贝叶斯调参的主要思想是:给定优化的目标函数(广义的函数,只需指定输入和输出即可,无需知道内部结构以及数学性质),通过不断地添加样本点来更新目标函数的后验分布(高斯过程,直到后验分布基本贴合于真实分布)。简单的说,就是考虑了上一次参数的信息,从而更好的调整当前的参数。 贝叶斯优化问题有四个部分: 目标函数:...