1.boosting_type: 2.objective: 3.metric: 4.n_estimators: 5.learning_rate (eta): 6.max_depth: 7.min_child_samples: 8.lambda_l1 (reg_alpha): 9.lambda_l2 (reg_lambda): 10.num_leaves: 11.min_split_gain: 12.early_stopping_rounds: 13.subsample_for_bin: 14.colsample_bytree (feature...
boosting_type,提升方法,可选gbdt、rf等。 objective,目标(函数),如果是回归任务,可l2、l1、huber、quantile等;如果是分类任务,可选binary、multiclass等。 max_depth,树的最大深度,控制过拟合的有效手段。 num_leaves,树的最大叶子节点数。 feature_fraction,特征的随机采样率,指 bagging_fraction,样本的随机采样...
label_gain参数可以用于设置整数标签的增益(权重)。 boosting或者boost或者boosting_type:一个字符串,给出了基学习器模型算法。可以为: gbdt:表示传统的梯度提升决策树。默认值为gbdt。 rf:表示随机森林。 dart:表示带dropout的gbdt。 goss:表示Gradient-based One-Side Sampling 的gbdt。 data或者train或者train_data:...
LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一种梯度提升框架,用于高效地训练梯度提升树模型。它具有许多参数,可以影响模型的性能和训练过程。以下是一些常用的LightGBM参数及其含义: boosting_type: 提升类型,可以是"gbdt"(传统的梯度提升树)、"dart"(Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees)、"goss"(Gradient...
boosting或者boost或者boosting\_type:一个字符串,给出了基学习器模型算法。可以为: gbdt:表示传统的梯度提升决策树。默认值为gbdt。 rf:表示随机森林。 dart:表示带dropout的gbdt。 goss:表示Gradient-based One-Side Sampling 的gbdt。 data或者train或者train\_data:一个字符串,给出了训练数据所在的文件的文件名...
boosting_type:表示在默认情况下,小数据集的增强类型值设置为“Ordered”。这可以防止过度拟合,但在计算方面的成本会很高。可以尝试将此参数的值设置为“Plain”,来提高训练速度; rsm:对于那些具有几百个特性的数据集,rsm参数加快了训练的速度,通常对训练的质量不会有影响。另外,不建议为只有少量(10-20)特征的数据...
基本设置 boosting_type: 可选值包括 'gbdt'（传统梯度提升决策树）、'dart'（Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees）、'goss'（Gradient-based One-Side Sampling）。默认为 'gbdt'。 objective: 根据任务类型选择目标函数，如回归任务可选 'regression_l1'（L1 loss）、'regression_l...
'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'device': 'gpu', # 启用GPU加速 'gpu_platform_id': 0, 'gpu_device_id': 0, # 其他参数... } lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=100) ...
然后，我们分离了训练数据的特征和标签，并将其分别存储在 train_x 和 train_y 中。同样，我们在 test_x 中删除了 id 列。接下来，我们设置了 LightGBM 的超参数。其中：boosting_type 设置了提升方式，在这里是 GBDT。objective 设置了目标函数，在这里是二元分类。metric 设置了评估指标，在这里是二元分类的...
'boosting_type'/'boosting': 'gbdt' 'objective': 'binary' 'metric': 'auc' 以下是我选择的初始值: 'max_depth': 5 # 由于数据集不是很大,所以选择了一个适中的值,其实4-10都无所谓。 'num_leaves': 30 # 由于lightGBM是leaves_wise生长,官方说法是要小于2^max_depth ...