8、尝试使用max_depth避免长出一棵深树 9、试试extra_trees 10、尝试增加path_smooth 翻译自 Parameters Tuninglightgbm.readthedocs.io/en/latest/Parameters-Tuning.html#consider-fewer-splits
'data_random_seed': seed0, 'extra_trees': True, 'extra_seed': seed0, 'zero_as_missing': True, "first_metric_only": True } 内存优化函数,这是一个非常实用的通用函数,Kaggle比赛对存储和运行时间都有限制,使用如下函数对dataframe进行处理后,可大幅度降低存储占用,大家可以收藏起来。 def reduce_mem...
min_samples_split,节点最小分割的样本数,表示当前树节点还可以被进一步切割的含有的最少样本数;经验性的设置为1,原因同上 bootstrap,rf里默认是True也就是采取自助采样,而Extra-Trees则是默认关闭的,是用整个数据集的样本,当bootstrap开启时,同样可以设置oob_score为True进行包外估计测试模型的泛化能力 n_jobs,并...
min_samples_split,节点最小分割的样本数,表示当前树节点还可以被进一步切割的含有的最少样本数;经验性的设置为1,原因同上 bootstrap,rf里默认是True也就是采取自助采样,而Extra-Trees则是默认关闭的,是用整个数据集的样本,当bootstrap开启时,同样可以设置oob_score为True进行包外估计测试模型的泛化能力 n_jobs,并...
RF会基于基尼系数、信息熵的方式,选择一个最优的特征值划分;extra teees则会随机选择一个特征值划分特征数 以上两点导致extra trees生成的随机森林的决策树规模一般会大于RF。即可以一定程度的减小模型的方差,增强模型的泛化能力。 # 使用ExtraTree判断特征重要性程度 ...
LightGBM官网:https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/ 参数介绍:https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Parameters.html 本文内容如下,原始代码获取方式见文末。 1 安装方法 2 调用方法 2.1 定义数据集 2.2 模型训练 2.3 模型保存与加载 2.4 查看特征重要性 ...
Tryextra_trees Try increasingpath_smooth 网格搜索 lg=lgb.LGBMClassifier(silent=False)param_dist={"max_depth":[4,5,7],"learning_rate":[0.01,0.05,0.1],"num_leaves":[300,900,1200],"n_estimators":[50,100,150]}grid_search=GridSearchCV(lg,n_jobs=-1,param_grid=param_dist,cv=5,scoring...
⽽是随机选择这⼀划分的阈值(该阈值在⼦特征集⾥的特征对应的采样后的样本取值范围⾥随机选取)，⽽不同的随机阈值下的特征中表现最佳的作为划分特征，这样其实增强了随机性，更进⼀步整⼤了基学习器的偏差但降低了整体的⽅差 ExtraTreesClassifier ExtraTreesRegressor 调参 最重要的两个参数 ...
ExtraTreesRegressor 调参 最重要的两个参数 n_estimators:森林中树的数量,初始越多越好,但是会增加训练时间,到达一定数量后模型的表现不会再有显著的提升 max_features:各个基学习器进行切分时随机挑选的特征子集中的特征数目,数目越小模型整体的方差会越小,但是单模型的偏差也会上升,经验性的设置回归问题的max_featu...
extra_trees 🔗︎, default = false, type = bool use extremely randomized trees if set to true, when evaluating node splits LightGBM will check only one randomly-chosen threshold for each feature can be used to speed up training can be used to deal with over-fitting extra_seed 🔗︎,...