LightGBM针对这两种并行方法都做了优化,在特征并行算法中,通过在本地保存全部数据避免对数据切分结果的通信;在数据并行中使用分散规约 (Reduce scatter) 把直方图合并的任务分摊到不同的机器,降低通信和计算,并利用直方图做差,进一步减少了一半的通信量。 4、LightGBM参数调优 下面几张表为重要参数的含义和如何应用 接...
█num_leaves ,default =31 ,这个数字最大值为2**max_depth -1 ,相当于在最大深度已限制的情况下,进一步防止过拟合,要设置在上限之下,lightgbm的叶子结点,是选择分裂增益大的那一边往下分(leaf_wise),所以在叶子结点总数相同的情况下,比XGBOOTS(level-wise)肯定要深很多,所以这个参数也是重要的要调参数。 █m...
提高模型拟合能力:如果模型欠拟合,可以适当增大num_leaves和max_depth,同时降低learning_rate并增加迭代次数 (nrounds)。 通过交叉验证观察模型在不同参数组合下的表现,逐步找到最佳参数。 1. num_leaves 2. learning_rate 3. max_depth 4. min_data_in_leaf 调参策略 __EOF__...
含义:bagging_fraction控制每次迭代中用于训练的样本比例,即每次迭代中 LightGBM 会随机抽取bagging_fraction的数据进行训练。这种方法可以减少数据的方差,提高模型的泛化能力。 默认值:1(即使用全部样本) 如何调整: 减小bagging_fraction:在数据量较大时,适当减小此值可以提高模型的泛化能力,防止过拟合。 调整建议:可以尝...
lightgbm categorical_feature lightgbm is_unbalance vs scale_pos_weight lgbm feval 分类参数vs回归参数 lightgbm 最重要参数列表 lightgbm出来到现在已经很长一段时间了,也是我处理常见业务数据必用的算法,比如预测响应率或者是流失率之类,所以本文关于该算法做一个沉淀,方便后期查询; 需要回答的问题: lightgbm对比其...
在大多数情况下,您需要将此参数设置为train来训练模型。 config(配置文件路径):此参数允许您指定一个配置文件,其中包含了LightGBM的各种参数设置。通过使用配置文件,您可以更方便地管理和调整模型参数。 下面,我们通过一个简单的实例来演示如何调整LightGBM的参数来优化模型性能。假设我们有一个用于分类的数据集,我们可以...
1. 参数介绍 在LightGBM 中,early_stopping_rounds参数用于在训练过程中监控验证集上的指标(如 AUC、logloss 等),当连续指定轮次内(即 early_stopping_rounds 的值)该指标没有明显提升时,训练将会提前停止。这样可以避免模型过拟合,同时节省计算资源,找到最佳的迭代次数(最佳 boosting 轮数)。
LightGBM的Python API主要包括以下几个函数: lgb.LGBMRegressor(params, **kwargs): 用于创建LightGBM回归模型的类。 lgb.LGBMClassifier(params, **kwargs): 用于创建LightGBM分类模型的类。 lgb.Dataset(data, label=None, reference=None, weight=None, group=None, silent=False, init_score=None, params=None...
# 定义参数候选值 param_grid={'num_leaves':[10,20,30],'learning_rate':[0.01,0.1,1],'n_estimators':[50,100,200]}# 定义LightGBM模型 lgb_model=lgb.LGBMClassifier()# 使用Grid Search进行参数搜索 grid_search=GridSearchCV(lgb_model,param_grid,cv=5,scoring='accuracy')grid_search.fit(X_trai...