注:线性树增强不支持regression_l1目标 注意:设置linear_tree = true会大大增加LightGBM的内存使用 data:默认=“”,类型=字符串,别名:train,train_data,train_data_file,data_filename 训练数据的路径,LightGBM将根据该数据进行训练 valid:默认=“”,类型=字符串,别名:test,valid_data,valid_data_file,test_data,...
'linear_tree': False, 'learning_rate': .15, 'min_child_samples': 5, 'num_leaves': 31, 'num_iterations': 50 } 可以在创建 LazyProphet 类时传递你参数的字典,可以针对每个时间序列进行优化,以获得更多收益。 对比一下我们的结果和上面提到的目标: 进行了零参数优化(针对不同的季节性稍作修改) √ ...
AI代码解释 boosting_params={"objective":"regression","metric":"rmse","verbosity":-1,"boosting_type":"gbdt","seed":42,'linear_tree':False,'learning_rate':.15,'min_child_samples':5,'num_leaves':31,'num_iterations':50} 可以在创建 LazyProphet 类时传递你参数的字典,可以针对每个时间序列进...
这里要意识到的重要一点是,只使用默认参数进行了此操作…… boosting_params = {"objective": "regression","metric": "rmse","verbosity": -1,"boosting_type": "gbdt","seed": 42,'linear_tree': False,'learning_rate': .15,'min_child_samples...
colsample_bytree=1: 特征的抽样比率,列索引 reg_alpha=0: L1正则化系数 reg_lambda=1: L2正则化系数 1.1.3 学习任务参数 objective=‘binary:logistic’ 确定学习任务和相应的学习函数 "reg:linear" -线性回归 "reg:logistic" -逻辑回归 "binary:logistic" -二分类逻辑回归,输出概率 ...
[ 85%] Building CXX object CMakeFiles/lightgbm_objs.dir/src/treelearner/gradient_discretizer.cpp.o [ 87%] Building CXX object CMakeFiles/lightgbm_objs.dir/src/treelearner/linear_tree_learner.cpp.o [ 89%] Building CXX object CMakeFiles/lightgbm_objs.dir/src/treelearner/serial_tree_learner....
虽然有两种类型的booster,但是我们这里只介绍tree。因为tree的性能比线性回归好得多,因此我们很少用线性回归。 eta [default=0.3] 学习率,可以缩减每一步的权重值,使得模型更加健壮: 典型值一般设置为:0.01-0.2 取值范围为:[0,1] gamma [default=0]
linear_tree 🔗︎, default = false, type = bool, aliases: linear_trees fit piecewise linear gradient boosting tree tree splits are chosen in the usual way, but the model at each leaf is linear instead of constant the linear model at each leaf includes all the numerical features in that...
Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression)。booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价。我们所说的调参,很这是大程度上都是在调整booster参数。 学习目标参数:控制训练目标的表现。我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上。比如我们要做分类还是回归,做二分类还是多分类,这都是目标参数所提供的。
return np.mean(0.5 * quadratic_part ** 2 + delta * linear_part) params = {'objective': 'regression', 'metric': 'custom', 'custom_metric': 'huber', 'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.05, 'feature_fraction': 0.9, 'bagging_fraction': 0.8, ...