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...
█min_samples_leaf,叶子结点二阶导之和,如果叶子结点已经分得比较纯了,再往下分,值小于这个,就不会再分裂。实测,如果分类问题,设置了min_data_in_leaf和min_samples_leaf,min_data_in_leaf优先级高一些。 >>>[Warning] min_data_in_leaf is set=5, min_samples_leaf=0.001 will be ignored. Current va...
leaf_value=0 0.00051378111661370181 -0.0010688900983949713 0.0065292511400300533 0 -0.0001113738631847125 0.0022640331077202068 -0 0.0020358299376629866 -0.00099932732348560955 -0.0031044328461360972 -0.0057809106163673341 leaf_weight=353.22573417425156 486.5570484995842 366.41360753774643 821.49215571582317 358.33298423886299 503.57336702942848...
// right_child表示这5个内部节点的左子节点 // leaf_parent 表示-1、-2、-3、-4、-5、-6这6个叶子节点的父节点编号 // 于是这个树的结构就是这样 leaf_value=0.013151525839652695 -0.0031140914212769983 -0.017382907119786403 0.038475160439658297 -0.10110187665371873 0.091299535945193661 //各个叶子节点的预测值 lea...
max_depth 树的深度,depth 的概念在 leaf-wise 树中并没有多大作用, 因为并不存在一个从 leaves 到 depth 的合理映射。 2.4.1.2 针对训练速度的参数调整 通过设置 bagging_fraction 和 bagging_freq 参数来使用 bagging 方法。 通过设置 feature_fraction 参数来使用特征的子抽样。
提出了带深度限制的 Leaf-wise 算法,抛弃了大多数GBDT工具使用的按层生长 (level-wise) 的决策树生长策略,而使用了带有深度限制的按叶子生长策略,可以降低误差,得到更好的精度。 提出了单边梯度采样算法,排除大部分小梯度的样本,仅用剩下的样本计算信息增益,它是一种在减少数据量和保证精度上平衡的算法。
(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_...
min_data_in_leaf:minimal number of data in one leaf; bagging_fraction: this will randomly select part of data without resampling; 三个参数分别控制L2正则,一个叶子中数据最少量,随机采样(相当于剪枝) 参数仿真 1.lambda_l2 lambda_value train(auc) valid(auc) Early stop 0.0 0.7375 0.6544 0.1 0.7...
提出了带深度限制的 Leaf-wise 算法,抛弃了大多数GBDT工具使用的按层生长 (level-wise) 的决策树生长策略,而使用了带有深度限制的按叶子生长策略,可以降低误差,得到更好的精度。 提出了单边梯度采样算法,排除大部分小梯度的样本,仅用剩下的样本计算信息增益,它是一种在减少数据量和保证精度上平衡的算法。
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 ...