当LightGBM.cv时,如果min_data_in_leaf设置的值比默认值(20)小的时候,就会报错: LightGBMError: Reducing `min_data_in_leaf` with `feature_pre_filter=true` may cause unexpected behaviour for features that were pre-filtered by the larger `min_data_in_leaf`. You need to set `feature_pre_filter...
subsample:表示数据行的采样率,不能在贝叶斯增强类型设置中使用; l2_leaf_reg:表示成本函数的L2规则化项的系数; random_strength:表示在选择树结构时用于对拆分评分的随机量,使用此参数可以避免模型过度拟合; min_data_in_leaf:表示在一个叶子中训练样本的最小数量。CatBoost不会在样本总数小于指定值的叶子中搜索新...
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min_hessian或者min_child_weight:一个浮点数,表示一个...
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和 num_leaves参数. 将其设置的较大可以避免生成一个过深的树, 但有可能导致欠拟合. 实际应用中, 对于大数据集,...
Environment info Component: Python package Operating System: Windows 10 CPU/GPU model: GeForce 960M CMake version: 3.18.2 Python version: 3.8.3 LightGBM version: 3.0.0 Error message and / or logs [LightGBM] [Warning] min_data_in_leaf is ...
默认情况下,在构造LightGBM数据集对象时,将基于min_data_in_leaf的值过滤掉某些特征。举一个简单的例子,考虑一个具有一个名为feature_1的特征的1000个观测数据集。 feature_1仅采用两个值:25.0(995个观测值)和50.0(5个观测值)。如果min_data_in_leaf = 10,则此特征没有拆分,这将导致有效拆分,至少一个叶节...
当然,min_data_in_leaf的设定也取决于训练样本的数量和num_leaves。对于大数据集,一般会设置千级以上。 提高准确性的超参数 learning_rate 和 n_estimators 实现更高准确率的常见方法是使用更多棵子树并降低学习率。换句话说,就是要找到LGBM中n_estimators和learning_rate的最佳组合。 n_estimators控制决策树的数量...
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min_hessian或者min_child_weight:一个浮点数,表示一个叶子节点上的最小hessian之和。(也就...
5. LightGBM的生长策略(Leaf-wise) 上面我们已经整理完了LightGBM是如何在寻找最优分裂点的过程中降低时间复杂度的, 可以简单的回忆一下,我们说xgboost在寻找最优分裂点的时间复杂度其实可以归到三个角度:特征的数量,分裂点的数量和样本的数量。而LightGBM也提出了三种策略分别从这三个角度进行优化,直方图算法就是为了...
min_data_in_leaf**：避免在叶子树中过度拟合的关键参数。最佳值取决于训练样本和num_leaves的数量。大型数据集下，设置几百或几千通常足够。提高训练速度 除了参数调整，还有其他方法可以加快LightGBM的训练速度：增加计算资源**：利用OpenMP并行执行操作的LightGBM，通过设置`num_threads`参数来调整最大线程...