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...
█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...
‘min_data_in_leaf’: 这是一个防止过拟合的参数,它的值取决于训练数据的数量和num_leaves。设置得太大会导致模型欠拟合。 ‘max_depth’: 控制树的最大深度,可以用来防止过拟合。在LightGBM中,max_depth被设置为-1,表示没有限制。 ‘objective’: 对于二分类问题,设置为’binary’,对于多分类问题,设置为’...
Leaf-wise的决策树生长策略 大部分决策树的学习算法通过 level-wise 策略生长树,记一次分裂同一层的叶子,不加区分的对待同一层的叶子,而实际上很多叶子的分裂增益较低没必要进行分裂,带来了没必要的开销。如下图: LightGBM 通过 leaf-wise 策略来生长树。每次从当前所有叶子中,找到分裂增益最大的一个叶子,然后分裂...
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。
由于LightGBM是leaf-wise建树与XGBoost的depth-wise建树方法不同,num_leaves比depth有更大的作用。、 min_data_in_leaf 这是处理过拟合问题中一个非常重要的参数. 它的值取决于训练数据的样本个树和 num_leaves参数. 将其设置的较大可以避免生成一个过深的树, 但有可能导致欠拟合. 实际应用中, 对于大数据集,...
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...
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...