def objective(trial, X, y): # 字典形式的参数网格 param_grid = { "n_estimators": trial.suggest_categorical("n_estimators", [10000]), "learning_rate": trial.suggest_float("learning_rate", 0.01, 0.3), "num_leaves": trial.suggest_int("num_leaves", 20, 3000, step=20), "max_depth"...
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...
num_leaves参数 这是控制树模型复杂度的主要参数,一般的我们会使num_leaves小于(2的max_depth次方),以防止过拟合。由于LightGBM是leaf-wise建树与XGBoost的depth-wise建树方法不同,num_leaves比depth有更大的作用。、 min_data_in_leaf 这是处理过拟合问题中一个非常重要的参数. 它的值取决于训练数据的样本个树...
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...
'max_depth': 3 } #训练模型 import lightgbm as lgb lgb_model=lgb.train(lgb_parms,train,valid_sets=[val_db], verbose_eval=-1, num_boost_round=1000, early_stopping_rounds=100) #预测结果 df_sample['probbad'] = lgb_model.predict(df_sample[lgb_model.feature_name()]) ...
num_iterations 大一些,learning_rate 小一些 用 max_depth 控制树的深度 2.GridSearchCV调参 LightGBM的调参过程和RF、GBDT等类似,其基本流程如下: 首先选择较高的学习率,大概0.1附近,这样是为了加快收敛的速度。这对于调参是很有必要的。 对决策树基本参数调参 ...
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...
max_depth: 树的最大深度。可以用来限制树的复杂度,防止过拟合。 min_child_samples: 每个叶子节点所需的最小样本数。用于控制树的生长过程,防止过拟合。 subsample: 每次迭代时使用的训练样本的子采样比例。可以减少过拟合的风险。 colsample_bytree: 每次迭代时用于构建树的特征的子采样比例。
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。
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。