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:...
lambda_l1, default=0, type=double, L1正则 lambda_l2, default=0, type=double, L2正则 min_split_gain, default=0, type=double, 最小切分的信息增益值 top_rate, default=0.2, type=double,大梯度树的保留比例 other_rate, default=0.1, type=int,小梯度树的保留比例 min_data_per_group, default=...
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_fraction): 15.subsample (bagging_fraction): 16.n_jobs: 17.silent (verbose): 调参方法 LGBMRegressor.fit参数 1.X: 2.y...
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...
单边梯度采样 Gradient-based One-Side Sampling(GOSS):使用GOSS可以减少大量只具有小梯度的数据实例,这样在计算信息增益的时候只利用剩下的具有高梯度的数据就可以了,相比XGBoost遍历所有特征值节省了不少时间和空间上的开销。 互斥特征捆绑 Exclusive Feature Bundling(EFB):使用EFB可以将许多互斥的特征绑定为一个特征,...
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 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...
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...
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...
用parallel learning 用 dart 用 lambda_l1, lambda_l2 ,min_gain_to_split 做正则化 num_iterations 大一些,learning_rate 小一些 用 max_depth 控制树的深度 2.GridSearchCV调参 LightGBM的调参过程和RF、GBDT等类似,其基本流程如下: 首先选择较高的学习率,大概0.1附近,这样是为了加快收敛的速度。这对于调参是...