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)。 通过交叉验证观察模型在不同参数组合下的表现,逐步找到最佳参数。 __EOF__
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...
"learning_rate":trial.suggest_float("learning_rate",0.01,0.3),"num_leaves":trial.suggest_int("num_leaves",20,3000,step=20),"max_depth":trial.suggest_int("max_depth",3,12),"min_data_in_leaf":trial.suggest_int("min_data_in_leaf",200,10000,step=100),"max_bin":trial.suggest_int(...
num_leaves: 每棵树的叶子节点数。较大的值可以提高模型的复杂度,但也容易过拟合。 learning_rate: 学习率,控制每次迭代的步长。较小的学习率通常需要较多的迭代次数来达到收敛,但也有助于避免过拟合。 n_estimators: 总共要训练的树的数量(迭代次数)。 max_depth: 树的最大深度。可以用来限制树的复杂度,防止...
num_leaves:num_leaves=2^(max_depth),实际应用时num_leaves<2^(max_depth) min_data_in_leaf:这是一个非常重要的参数,可以防止叶向树中的过度拟合。其最优值取决于训练样本的数量和数量。将其设置为较大的值可以避免树长得太深,但可能会导致拟合不足。在实践中,对于一个大型数据集来说,将其设置为数百...
max_depth一般设置可以尝试设置为3到8。 这两个参数也存在一定的关系。由于是二叉树,num_leaves最大值应该是2^(max_depth)。所以,确定了max_depth也就意味着确定了num_leaves的取值范围。 min_data_in_leaf 树的另一个重要结构参数是min_data_in_leaf,它的大小也与是否过拟合有关。它指定了叶子节点向下分裂...
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...
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...
尝试max_depth以避免树的深度增长 在下面的部分中,我将更详细地解释这些参数。 lambda_l1 Lambda_l1(和lambda_l2)控制l1/l2,以及min_gain_to_split用于防止过拟合。我强烈建议您使用参数调优(在后面的小节中讨论)来确定这些参数的最佳值。 num_leaves
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。