metric:一个字符串,指定了度量的指标,默认为:对于回归问题,使用l2;对于二分类问题,使用binary\_logloss;对于lambdarank问题,使用ndcg。如果有多个度量指标,则用逗号,分隔。 l1或者mean\_absolute\_error或者mae或者regression\_l1:表示绝对值损失。 l2或者mean\_squared\_error或者mse或者regression\_l2或者regression:...
metric:一个字符串,指定了度量的指标,默认为:对于回归问题,使用l2;对于二分类问题,使用binary_logloss;对于lambdarank问题,使用ndcg。如果有多个度量指标,则用逗号,分隔。 l1或者mean_absolute_error或者mae或者regression_l1:表示绝对值损失。 l2或者mean_squared_error或者mse或者re...
lambda_l1和lambda_l2都用于加速 gain 的减小。 lambda_l1:设置一个 threshold,gain 小于这个 threshold 直接认为是 0,不再分裂。 lambda_l2:为 gain 的分母(即节点样本数)增加一个常数项,作用于全程,在节点样本数已经很小的时候,能显著减小 gain 避免分裂。 min_gain_to_split的作用可以通过名字猜出。就是如...
网址:LightGBM 参数中的 lambda_l1 和 lambda_l2 总体来说,这篇文章作者的理解是正确的。但是对于l1和l2正则化参数的理解是从源码出发,从对gain和结点分裂的影响的角度出发阐述的。我想从lightGBM优化的目标函数、参数对应关系角度去阐述一下自己对三个参数的理解。 1、min_gain_to_split 其实这个参数从名称上就能...
lambda_l1: lambda_l1和lambda_l2以及min_gain_to_split常被用于解决过拟合问题,在实际应用中,强烈建议通过超惨调整去找到最好的这些参数。 mun_leaves: 显然,mun_leaves是控制模型复杂度最重要的一个参数,通过这个参数可以设置每个弱学习器最大的叶子数量。大的num_leaves能够提高训练集的准确性和过拟合的概率。
使用lambda_l1, lambda_l2 和 min_gain_to_split 来使用正则 尝试max_depth 来避免生成过深的树 总结 最后做个总结,也是面试中最常被问到的: xgboost和LightGBM的区别和适用场景? (1)xgboost采用的是level-wise的分裂策略,而lightGBM采用了leaf-wise的策略,区别是xgboost对每一层所有节点做无差别分裂,可能有些...
Lambdal1(和lambdal2)控制l1/l2，以及mingainto_split用于防止过拟合。我强烈建议您使用参数调优(在后面的小节中讨论)来确定这些参数的最佳值。num_leaves numleaves无疑是控制模型复杂性的最重要参数之一。通过它，您可以设置每个弱学习者拥有的叶子的最大数量。较大的numleaves增加了训练集的精确度，也增加了因过度...
lambda_l1或者reg_alpha:一个浮点数,表示L1正则化系数。默认为0。 lambda_l2或者reg_lambda:一个浮点数,表示L2正则化系数。默认为0。 min_split_gain或者min_gain_to_split:一个浮点数,表示执行切分的最小增益,默认为0。 drop_rate:一个浮点数,取值范围为[0.0,1.0],表示dropout的比例,默认为1。该参数仅在...
L1正则化系数 reg_lambda=0.5 L2正则化系数 min_split_gain=0.0 最小分割增益 min_child_weight=0.001 分支结点的最小权重 min_child_samples=20 random_state=None 随机种子数 n_jobs=-1 并行运行多线程核心数 silent=True 训练过程是否打印日志信息 ...
lambda_l1和lambda_l2:L1和L2正则化,对应XGBoost的reg_lambda和reg_alpha min_gain_to_split:如果你设置的深度很深,但又无法向下分裂,LGBM就会提示warning,无法找到可以分裂的了,说明数据质量已经达到了极限了。参数含义和XGBoost的gamma是一样。比较保守的搜索范围是(0, 20),它可以用作大型参数网格中的额外正则化...