bagging\_fraction或者sub\_row或者subsample:一个浮点数,取值范围为0.0,1.0,默认值为0。如果小于1.0,则LightGBM会在每次迭代中随机选择部分样本来训练(非重复采样)。如0.8表示:在每棵树训练之前选择80%的样本(非重复采样)来训练。 bagging\_freq或者subsample\_freq:一个整数,表示每bagging\_freq次执行bagging。如果...
通过设置 bagging_fraction 和 bagging_freq 参数来使用 bagging 方法。 通过设置 feature_fraction 参数来使用特征的子抽样。 选择较小的 max_bin 参数。 使用save_binary 在未来的学习过程对数据加载进行加速。 1.3 针对准确率的参数调整 使用较大的 max_bin (学习速度可能变慢) 使用较小的 learning_rate 和较...
{'l2', 'auc'}, # 评估函数 'num_leaves': 31, # 叶子节点数 'learning_rate': 0.05, # 学习速率 'feature_fraction': 0.9, # 建树的特征选择比例 'bagging_fraction': 0.8, # 建树的样本采样比例 'bagging_freq': 5, # k 意味着每 k 次迭代执行bagging 'verbose': 1 # <0 显示致命的, =0...
根据lightGBM文档，当面临过拟合时，您可能需要做以下参数调优:使用更小的max_bin使用更小的num_leaves使用mindatainleaf和minsumhessianin_leaf通过设置baggingfraction和baggingfreq使用bagging_freq通过设置feature_fraction使用特征子采样使用更大的训练数据尝试lambdal1、lambdal2和mingainto_split进行正则化尝试max_depth以...
通过设置 bagging_fraction 和 bagging_freq 参数来使用 bagging 方法。 通过设置 feature_fraction 参数来使用特征的子抽样。 选择较小的 max_bin 参数。 使用save_binary 在未来的学习过程对数据加载进行加速。 针对准确率的参数调整 使用较大的 max_bin (学习速度可能变慢) 使用较小的 learning_rate 和较大的...
bagging_freq或者subsample_freq:一个整数,表示每bagging_freq次执行bagging。如果该参数为0,表示禁用bagging。 bagging_seed或者bagging_fraction_seed:一个整数,表示bagging的随机数种子,默认为3。 early_stopping_round或者early_stopping_rounds或者early_stopping:一个整数,默认为0。如果一个验证集的度量在early_stoppin...
(1)通过设置 bagging_fraction 和 bagging_freq 参数来使用 bagging 方法; (2)通过设置 feature_fraction 参数来使用特征的子抽样; (3)使用较小的 max_bin; (4)使用 save_binary 在以后的学习过程对数据进行加速加载。 1 2 3 4 5 6 7 5.3 针对更好的准确率 ...
(1)通过设置 bagging_fraction 和 bagging_freq 参数来使用 bagging 方法; (2)通过设置 feature_fraction 参数来使用特征的子抽样; (3)使用较小的 max_bin; (4)使用 save_binary 在以后的学习过程对数据进行加速加载。 1. 2. 3. 4. 5. 6.
bagging_fraction3bagging_freq3min_child_samples4叶节点样本的最少数量,默认值20,用于防止过拟合。 min_child_weight4 指定孩子节点中最小的样本权重和,如果一个叶子节点的样本权重和小于min_child_weight则拆分过程结束,默认值为1。推荐的候选值为:[1, 3, 5, 7] ...
bagging_freq默认0,表示bagging的频率,0意味着没有使用bagging,k意味着每k轮迭代进行一次bagging。 不同的参数,同样的方法。 params_test4={ 'feature_fraction': [0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9], 'bagging_fraction': [0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0] } model_lgb = lgb.LGBMRegressor(objective='regression',...