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...
// 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...
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。
EFB、GOSS、Leaf-wise等细节 LightGBM正是由于本着快的思想,最终导致的一个优点就是能够处理大数据!!! ——— 直方图 FeatureHistogram 在训练树的时候,需要找到最佳划分节点,为此其中需要遍历特征下的每一个value,这里通常有两种做法:pre-sorted algorithm(预排序算法)和...