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, ...
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...
[LightGBM] [Warning] min_data_in_leaf is set=20, min_child_samples=30 will be ignored. Current value: min_data_in_leaf=20 [LightGBM] [Warning] min_data_in_leaf is set=15, min_child_samples=30 will be ignored. Current value: min_data_in_leaf=15 [LightGBM] [Warning] min_data_in...
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...
min_data_in_leaf:每个叶节点的最少样本数量。它是处理leaf-wise树的过拟合的重要参数。将它设为较大的值,可以避免生成一个过深的树。但是也可能导致欠拟合。 max_depth: 控制了树的最大深度。该参数可以显式的限制树的深度。 针对更快的训练速度: ...
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, 设置其为几百或几千就足够了. max_depth 树的深度,depth 的概念在 leaf-wise 树中并没有多大...
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...
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...
第三步:确定min_data_in_leaf和max_bin in params_test2={'max_bin': range(5,256,10), 'min_data_in_leaf':range(1,102,10)} gsearch2 = GridSearchCV(estimator = lgb.LGBMClassifier(boosting_type='gbdt',objective='binary',metrics='auc', ...
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的拆分; colsample_bylevel, colsample_bytree, colsample_bynode — 分别表示各个层、各棵树、各个节点的列采样率; task_type:表示选择“GPU”或“CPU”。如果数据集足够大(从数万个对象开始),那么在GPU...