在LightGBM中,num_leaves是一个重要的超参数,用于调整模型的复杂度和训练速度。它控制了每棵树的叶子节点数量,也决定了树的深度。 num_leaves的选择需要平衡模型的拟合能力和过拟合的风险。较小的num_leaves会使模型更简单,更容易欠拟合;而较大的num_leaves会使模型更复杂,更容易过拟合。因此,选择合适的num_leaves...
1、num_leaves。这是控制树模型复杂度的主要参数。从理论上讲,我们可以设置num_leaves = 2 ^(max_depth)来获得与深度树相同数量的叶子。但是,这种简单的转换在实践中并不好。原因是对于固定数量的叶子,叶子树通常比深度树深得多。不受限制的深度会导致过度拟合。因此,当尝试调整num_leaves时,我们应该让它小于2 ...
1.1 基本参数调整 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...
num_leaves numleaves无疑是控制模型复杂性的最重要参数之一。通过它，您可以设置每个弱学习者拥有的叶子的最大数量。较大的numleaves增加了训练集的精确度，也增加了因过度拟合而受伤的几率。根据文档，一个简单的方法是numleaves = 2^(maxdepth)但是，考虑到在lightgbm中叶状树比层次树更深，你需要小心过度拟合!...
num_leaves: 每棵树的叶子节点数。较大的值可以提高模型的复杂度,但也容易过拟合。 learning_rate: 学习率,控制每次迭代的步长。较小的学习率通常需要较多的迭代次数来达到收敛,但也有助于避免过拟合。 n_estimators: 总共要训练的树的数量(迭代次数)。
1、num_leaves。这是控制树模型复杂度的主要参数。理论上,我们可以设置num_leaves = 2^(max_depth)来获得与深度树相同数量的叶子。然而,这种简单的转换在实践中并不好。原因是,对于固定数量的叶子,叶型树通常比深度型树要深得多。无约束深度会引起过拟合。因此,当尝试优化num_leaves时,我们应该让它小于2^(max...
调整完其他参数之后最后再将此参数调小。 取值范围:0.01~0.3. 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...
是否有任何经验法则可以初始化lightgbm中的num_leaves参数。例如对于1000特征数据集,我们知道当tree-deep为10时,它可以覆盖整个数据集,所以我们可以选择这个因此,调整的搜索空间也受到限制。 但是在lightgbm中,我们如何能够粗略地猜测这个参数,否则在使用网格搜索方法时它的搜索空间会相当大。
在内部,LightGBM对于multiclass问题设置了num_class*num_iterations棵树。 learning_rate或者shrinkage_rate:个浮点数,给出了学习率。默认为1。在dart中,它还会影响dropped trees的归一化权重。 num_leaves或者num_leaf:一个整数,给出了一棵树上的叶子数。默认为31。