有助于防止过度拟合; num_iterations:表示增强要执行的迭代的迭代; XGBoost 参数https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.htmlLightGBM 参数https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Python-API.htmlCatBoost 参数https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_parameters-list.html#python-reference_...
num_iterations:默认值= 100,类型=整数,别名,num_iteration,n_iter,num_tree,num_trees,num_round,num_rounds,num_boost_round,n_estimators,约束,num_iterations> = 0。提升迭代的次数 learning_rate:默认值 0.1 num_leaves:默认值31, 整型,别名:num_leaf,max_leaves,max_leaf,约束条件:1 <num_leaves <=...
其次确定估计器boosting/boost/boosting_type的类型,不过默认都会选gbdt; 为了确定估计器的数目(boosting迭代的次数),也可以说是残差树的数目,参数名为n_estimators/num_iterations/num_round/num_boost_round。我们可以先将该参数设成一个较大的数,然后在cv结果中查看最优的迭代次数。 (2)对决策树基本参数调参,这...
num_iterations或者num_iteration或者num_tree或者num_trees或者num_round或者num_rounds或者num_boost_round一个整数,给出了boosting的迭代次数。默认为100。 对于Python/R包,该参数是被忽略的。对于Python,使用train()/cv()的输入参数num_boost_round来代替。 在内部,LightGBM对于...
num_leaves:最大值是2^(max_depth) min_data_in_leaf 训练速度参数 learning_rate和n_estimators,结合early_stopping使用 max_bin:变量分箱的数量,默认255。调大则准确,但容易过拟合;调小可以加速 防止过拟合 lambda_l1和lambda_l2:L1和L2正则化,对应XGBoost的reg_lambda和reg_alpha ...
n_estimators:森林中树的数量,初始越多越好,但是会增加训练时间,到达一定数量后模型的表现不会再有显著的提升 max_features:各个基学习器进行切分时随机挑选的特征子集中的特征数目,数目越小模型整体的方差会越小,但是单模型的偏差也会上升,经验性的设置回归问题的max_features为整体特征数目,而分类问题则设为整体特征...
迭代的次数,也可以说是残差树的数目,参数名为n_estimators/num_iterations/num_round/num_boost_round。我们可以先将该参数设成一个较大的数,然后在cv结果中查看最优的迭代次数,具体如代码。 在这之前,我们必须给其他重要的参数一个初始值。初始值的意义不大,只是为了方便确定其他参数。下面先给定一下初始值: ...
迭代的次数,也可以说是残差树的数目,参数名为n_estimators/num_iterations/num_round/num_boost_round。我们可以先将该参数设成一个较大的数,然后在cv结果中查看最优的迭代次数,具体如代码。 在这之前,我们必须给其他重要的参数一个初始值。初始值的意义不大,只是为了方便确定其他参数。下面先给定一下初始值: ...
迭代的次数,也可以说是残差树的数目,参数名为n_estimators/num_iterations/num_round/num_boost_round。我们可以先将该参数设成一个较大的数,然后在cv结果中查看最优的迭代次数,具体如代码。 在这之前,我们必须给其他重要的参数一个初始值。初始值的意义不大,只是为了方便确定其他参数。下面先给定...
为了确定估计器的数目,也就是boosting迭代的次数,也可以说是残差树的数目,参数名为n_estimators/num_iterations/num_round/num_boost_round。我们可以先将该参数设成一个较大的数,然后在cv结果中查看最优的迭代次数,具体如代码。 在这之前,我们必须给其他重要的参数一个初始值。初始值的意义不大,只是为了方便确定...