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: 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...
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。 learning_rate: 一个浮点数,给出了学习率。默认为0.1 n_estimators:一个整数,给出了boosted trees的数量。默认为10 max_bin: 一个整数, 指定每个特征的最大分桶数量。默认为255。
num_leaves:默认值31, 整型,别名:num_leaf,max_leaves,max_leaf,约束条件:1 <num_leaves <= 131072。 一棵树上的最大叶子数 tree_learner: 学习控制参数 force_col_wise:默认False。仅与cpu设备类型一起使用,将此值设置为true可强制建立逐级直方图。建议在以下情况下启用此功能: (1)列数很大,或容器总数很大...
1、Python代码 # 模型定义model=LGBMClassifier(boosting_type='dart',# 基学习器 gbdt:传统的梯度提升决策树; dart:Dropouts多重加性回归树n_estimators=20,# 迭代次数learning_rate=0.1,# 学习率max_depth=5,# 树的最大深度min_child_weight=1,# 决定最小叶子节点样本权重和min_split_gain=0.1,# 在树的...
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。
classlightgbm.LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', num_leaves=31, max_depth=-1, learning_rate=0.1, n_estimators=10, max_bin=255, subsample_for_bin=200000, objective=None, min_split_gain=0.0, min_child_weight=0.001, min_child_samples=20, subsample=1.0, subsample_freq=1, colsample_bytree...
max_depth:树模型深度 默认值:-1 调整策略:无 取值范围:3-8(不超过10) num_leaves:叶子节点数,数模型复杂度。 默认值:31 调整策略:可以设置为2的n次幂。如 但要大于分类的类别数 取值范围: 降低过拟合 max_bin:工具箱数(叶子结点数+非叶子节点数?) 工具箱的最大数特征值决定了容量 工具箱的最小数特征...
# lightgbm_config.json{"objective":"binary","task":"train","boosting":"gbdt","num_iterations":500,"learning_rate":0.1,"max_depth":-1,"num_leaves":64,"tree_learner":"serial","num_threads":0,"device_type":"cpu","seed":0,"min_data_in_leaf":100,"min_sum_hessian_in_leaf":0.001...
max_depth=-1 最大树的深度。每个弱学习器也就是决策树的最大深度。 其中,-1表示不限制。 num_leavel=32 树的最大叶子数,控制模型复杂性的最重要参数之一。对比在xgboost中,一般为2^(max_depth) 因LightGBM使用的是leaf-wise的算法,因此在调节树的复杂程度时,使用的是num_leaves而不是max_depth。它们之间大...