max_depth:一个整数,限制了树模型的最大深度,默认值为-1。如果小于0,则表示没有限制。 min_data_in_leaf或者min_data_per_leaf或者min_data或者min_child_samples:一个整数,表示一个叶子节点上包含的最少样本数量。默认值为20。 min_sum_hessian_in_leaf或者min_sum_hessian_per_leaf或者min_sum_hessian或者...
max_depth: 一个整数,限制了树模型的最大深度,默认值为-1。如果小于0,则表示没有限制。 min_data_in_leaf或者min_data_per_leaf或者min_data或者min_child_samples: 一个整数,表示一个叶子节点上包含的最少样本数量。默认值为 20 min_sum_hessian_in_leaf或者min_sum_hessian_per_leaf或者min_sum_hessian或...
建议使用较小的max\_bin来获得更快的计算速度。 为了加快学习速度,GPU默认使用32位浮点数来求和。你可以设置gpu\_use\_dp=True来启动64位浮点数,但是它会使得训练速度降低。 (2) 学习控制参数 max\_depth:一个整数,限制了树模型的最大深度,默认值为-1。如果小于0,则表示没有限制。 min\_data\_in\_leaf...
max_depth:一个整数,限制了树模型的最大深度,默认值为-1。如果小于0,则表示没有限制。 min_data_in_leaf或者min_data_per_leaf或者min_data或者min_child_samples:一个整数,表示一个叶子节点上包含的最少样本数量。默认值为20。 min_sum_hessian_in_leaf或者min_sum_hessi...
一个比较简单的设置方式是 num_leaves = 2^{max\_depth} ,然而考虑到lightgbm的leaf-wise树比level-wise 树更深,如果要特征小心过拟合,同时最好的方式是将num_leaves和max_depth一起调整。 subsample 通过subsample(或者bagging_fraction)你能够指定每轮迭代样本的比例,能提高泛化且提高模型的训练速度。 建议刚...
max_depth:默认-1,类型为整型。限制树模型的最大深度。当#data较小时,这用于处理过度拟合。树木仍在向叶生长。 <= 0表示没有限制 min_data_in_leaf:默认值= 20,类型=整数,别名:min_data_per_leaf,min_data,min_child_samples,约束:min_data_in_leaf> = 0。一片叶子中的数据数量最少。可用于处理过度拟...
param_dist = {"max_depth": [4,5, 7], "learning_rate" : [0.01,0.05,0.1], "num_leaves": [300,900,1200], "n_estimators": [50, 100, 150] } grid_search = GridSearchCV(lg, n_jobs=-1, param_grid=param_dist, cv = 5, scoring="roc_auc", verbose=5) ...
(1,30,name='max_depth'),skopt.space.Integer(10,200,name='num_leaves'),skopt.space.Real(0.1,1.0,name='feature_fraction',prior='uniform'),skopt.space.Real(0.1,1.0,name='subsample',prior='uniform')]@skopt.utils.use_named_args(SPACE)defobjective(**params):return-1.0*train_evaluate(params...
根据文档，一个简单的方法是numleaves = 2^(maxdepth)但是，考虑到在lightgbm中叶状树比层次树更深，你需要小心过度拟合!因此，必须同时使用maxdepth调优numleaves。子采样 通过子样例(或bagging_fraction)，您可以指定每个树构建迭代使用的行数百分比。这意味着将随机选择一些行来匹配每个学习者(树)。这不仅提高了...
max_depth =4, is_unbalance =True)# 2. fit# 3. predict 增量学习 在处理大规模数据时,数据无法一次性载入内存,使用增量训练。 主要通过两个参数实现: init_model keep_training_booster 详细方法见增量学习/训练 原理 在LightGBM,Xgboost一直是kaggle的屠榜神器之一,但是,一切都在进步~ ...