初始调参:通常可以从默认值开始,先固定learning_rate,从小范围调整num_leaves和max_depth,观察模型效果。 防止过拟合:如果模型过拟合,优先增大min_data_in_leaf和减小max_depth。 提高模型拟合能力:如果模型欠拟合,可以适当增大num_leaves和max_depth,同时降低learning_rate并增加迭代次数 (nrounds)。 通过交叉验证观察...
因此,当尝试调整num_leaves时,我们应该让它小于2 ^(max_depth)。例如,当max_depth = 7时,深度方向树可以获得较高的精度,但是将num_leaves设置为127可能会导致过度拟合,而将其设置为70或80则可能会比深度方向获得更好的精度。 2、min_data_in_leaf。这是一个非常重要的参数,可防止在叶子树中过度拟合。其最佳...
1、通过设置超惨,减少模型的复杂度 减少:max_depth,num_leaves 增加:min_gain_to_split(能够分裂的最小增益值)、min_data_in_leaf、min_sum_hessian_in_leaf(能够分裂的残差的二次导数的和最小值) 2、减少weak learner 的数量 num_iterations:weak learner 数量 3、设置early_stopping_round:设置阈值,如果之...
num_leaves:表示一棵树中最大的叶子数量。在LightGBM中,必须将num_leaves的值设置为小于2^(max_depth),以防止过度拟合。而更高的值会得到更高的准确度,但这也可能会造成过度拟合; max_depth:表示树的最大深度,这个参数有助于防止过度拟合; min_data_in_leaf:表示每个叶子中的最小数据量。设置一个过小的值...
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...
首先固定n_estimators的值,调整learning_rate和max_depth,然后调整其他参数。 2.LightGBM LightGBM 是一个高效的梯度提升框架,适用于大规模数据。主要调参项包括: num_leaves: 每棵树的叶子数量。更多的叶子可能导致过拟合。推荐范围:20到300。 learning_rate: 学习率。较小的学习率与更多的树结合使用。推荐范围:0.0...
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...
'num_leaves': 30 # 由于lightGBM是leaves_wise生长,官方说法是要小于2^max_depth 'subsample'/'bagging_fraction':0.8 # 数据采样 'colsample_bytree'/'feature_fraction': 0.8 # 特征采样 下面用LightGBM的cv函数进行确定: import pandas as pd import lightgbm as lgb ...
较大的numleaves增加了训练集的精确度，也增加了因过度拟合而受伤的几率。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...
树的深度通过“max_depth”参数进行控制,其默认值为未指定,因为控制树复杂度的默认机制是使用叶节点数量。 控制树复杂度的主要方式有两种:树的最大深度和树中终端节点(叶节点)的最大数量。在这种情况下,我们正在探索叶节点的数量,因此需要通过设置“num_leaves”参数来增加叶节点数量以支持更深的树。