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
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...
8.lambda_l1 (reg_alpha): 类型: float 默认值: 0 说明: L1 正则化项的权重,用于控制模型的稀疏性。非零值有助于特征选择。 9.lambda_l2 (reg_lambda): 类型: float 默认值: 0 说明: L2 正则化项的权重,用于控制模型的复杂度和防止过拟合。通常与 lambda_l1 结合使用。 10.num_leaves: 类型: int ...
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...
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\_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dart中使用。
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...
params['lambda_l2'] = best_params['lambda_l2']print("调参5:降低过拟合2")formin_split_gainin[0.0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0]:#指定叶节点进行分支所需的损失减少的最小值,默认值为0。设置的值越大,模型就越保守。params[...
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...
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...