// 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...
█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...
// 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...
// 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...
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。
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。
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...
LightGBM使用的是leaf-wise的算法,因此在调节树的复杂程度时,使用的是num_leaves而不是max_depth。 大致换算关系:num_leaves = 2^(max_depth) (2)样本分布非平衡数据集:可以param[‘is_unbalance’]=’true’ (3)Bagging参数:bagging_fraction+bagging_freq(必须同时设置)、feature_fraction ...
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...
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。