遍历所有特征值和可能的取值，假设在某一点把数据分成两部分后带来的损失变化，通过逐一比较找到能让我们获得最大收益的点，确定哪一个leaf要进行分裂。也就是图中的$$p_m:最大收益点$$ $$f_m:是哪一维度特征$$ $$v_m:是指的这个维度特征gain最高的value,大于这个值的放在左边，小于这个值的放在右边。$$...
leaf_value=0.013151525839652695-0.0031140914212769983-0.0173829071197864030.038475160439658297-0.101101876653718730.091299535945193661//各个叶子节点的预测值leaf_count=17183151158010783798931671432378958588// 各个叶子节点的样本数量,这里总共有5045923个internal_value=0-0.557336462252504660.54728595683818304-0.857355962379572350.6789379684499...
leaf_value=0.010494795842311992 -0.024170274578830017 -0.010405728632592726 0.075110240965977765 -0.08865782202254327 0.038228215007066219 leaf_count=167445 301508 975432 1063548 1556038 981952 internal_value=0 -0.50125289035240339 0.49837677764421778 -0.76617891719378095 0.25393645325883307 internal_count=5045923 2698915 2347008 17...
leaf_parent=3 4 1 2 3 4 leaf_value=0.010494795842311992 -0.024170274578830017 -0.010405728632592726 0.075110240965977765 -0.08865782202254327 0.038228215007066219 leaf_count=167445 301508 975432 1063548 1556038 981952 internal_value=0 -0.50125289035240339 0.49837677764421778 -0.76617891719378095 0.25393645325883307 internal_...
2、深度优先分裂策略(leaf-wise) 在LightGBM算法之前,大多数树模型在进行决策树构建时,均采用了层次宽度优先分裂(level-wise策略),即节点分裂时,在同一层的节点可以同时分裂,这在一定程度上可以多线程并行,加快构建决策树速度,但从另外一个角度讲,level-wise策略构建时只会考虑当前节点集合内的样本进行最优分裂,因此...
>>>[Warning] min_data_in_leaf is set=5, min_samples_leaf=0.001 will be ignored. Current value: min_data_in_leaf=5 █min_gain_to_split,默认为0---同Sklearn中的min_split_gain █min_sum_hessian_in_leaf , default = 1e-3, type = double---同Sklearn中的min_child_weight,就搞不懂,...
所以,LightGBM 可以利用额外的参数 max_depth 来限制树的深度并避免过拟合(树的生长仍然通过 leaf-wise 策略)。 我们通常将类别特征转化为 one-hot coding。 然而,对于学习树来说这不是个好的解决方案。 原因是,对于一个基数较大的类别特征,学习树会生长的非常不平衡,并且需要非常深的深度才能来达到较好的准确率...
(2)CalculateSplittedLeafOutput:计算分裂节点的输出 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 staticdoubleCalculateSplittedLeafOutput(double sum_gradients,double sum_hessians,double l1,double l2,double max_delta_step){double ret=-ThresholdL1(sum_gradients,l1)/(sum_hessians+l2);if(max_delta_...
leaf_value:各个叶子节点的预测值,N个。 leaf_count: 每个叶子节点的样本数目,N个。加起来的数目应该是训练样本的数量 * bagging_fraction internal_value:N-1个。各个中间节点(即内部节点)的预测值。 internal_count:N-1个。 各个中间节点(即内部节点)上的样本数目。
LightGBM使用了带有深度限制的节点展开方法(Leaf-wise)来提高模型精度,这是比XGBoost中Level-wise更高效的方法。它可以降低训练误差得到更好的精度。但是单纯的使用Leaf-wise可能会生长出比较深的树,在小数据集上可能会造成过拟合,因此在Leaf-wise之上多加一个深度限制 ...