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...
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...
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:...
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,L1正则化,如果要用则必须>=0 █lambda_l2 ,L2正则化,如果要用则必须>=0 ---离散特征专属--- 都知道Lightgbm可以直接处理离散特征,查看下面参数max_cat_to_onehot可猜测,如果类别特征,只有少数几个类别,则直接one_hot,如果太多,可能是转为数字0-n。 没自己测试过,原文抄下来,以后再研究!
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...
7、 使用lambdaL1, lambdaL2 来使用正则化(当前版本不支持,下个版本2.0支持) 8、 尝试maxDepth来避免生成过深的树 三、预测篇 本篇主要针对服务端开发人员。 笔者在进行预测代码的开发中,踩了好多坑,一把辛酸泪。尝试了不同的预测打分方式,这其中包括了PMML解决方案、MMLSPARK原生预测解决方案以及Java重构的预测解...
带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略:大多数GBDT工具使用低效的按层生长 (level-wise) 的决策树生长策略,因为它不加区分的对待同一层的叶子,带来了很多没必要的开销。实际上很多叶子的分裂增益较低,没必要进行搜索和分裂。LightGBM使用了带有深度限制的按叶子生长 (leaf-wise) 算法。
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...