增大max_depth:在数据较复杂且样本量大的情况下,可以增大max_depth,允许模型捕捉更多细节。一般来说,设置在10到20之间。 减小max_depth:在样本量较小或噪音较多时,较小的max_depth能防止过拟合。可以尝试将max_depth设置在3到8之间。 注意:max_depth和num_leaves是相互制约的,如果num_leaves较小,max_depth的作...
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_hessian_per_leaf或者min_sum_hessian或...
1.影响leaf-wise tree的重要参数 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...
1、设置num_leaves(树最大叶子数)小于2max_depth,如果是等于,则与XGBoost的depth-wise策略一样,容易造成过拟合 2、min_data_in_leaf:能够做叶子结点的样本数量,防止过拟合,但数值过大容易造成欠拟合。对于大数据,三位数或者四位数就够了。如果一个结点分裂后的两个叶子中,有一个的样本数量不符合这个,则这个特征...
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...
理论上, 借鉴 depth-wise 树, 我们可以设置 num_leaves= 但是, 这种简单的转化在实际应用中表现不佳. 这是因为, 当叶子数目相同时, leaf-wise 树要比 depth-wise 树深得多, 这就有可能导致过拟合. 因此, 当我们试着调整 num_leaves 的取值时, 应该让其小于 . 举个例子, 当 max_depth=7时,depth-...
max_depth 和 num_leaves 在LGBM中,控制树结构的最先要调的参数是max_depth(树深度) 和num_leaves(叶子节点数)。这两个参数对于树结构的控制最直接了断,因为LGBM是leaf-wise的,如果不控制树深度,会非常容易过拟合。max_depth一般设置可以尝试设置为3到8。
例如,当max_depth=7时,深度树可以获得很好的精度,但是将num_leaves设置为127可能会导致过拟合,将其设置为70或80可能会比深度树获得更好的精度。 2、min_data_in_leaf。这是防止叶状树过度拟合的一个非常重要的参数。它的最优值取决于训练样本的数量和num_leaves。将它设置为一个大的值可以避免树长得太深,...
'max_depth': 6, 'subsample': 0.8, 'colsample_bytree': 0.8, } data_train = lgb.Dataset(df_train, y_train, silent=True) cv_results = lgb.cv( params, data_train, num_boost_round=1000, nfold=5, stratified=False, shuffle=True, metrics='rmse', ...