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。 tree_learner或者tree:一个字符串,给出了tree learner,主要用于并行学习。默认为serial。可以为: serial:单台机器的tree learner feature:特征并行的tree learner data:数据并行的tree learner voting:投票并行的tree learner num_threads或者num...
24.num_threads/n_jobs: 25.distribute: 是否开启分布式训练。默认为 False。 其他 26.seed: 27.callbacks: lightgbm.train参数 1.params: 2.train_set: 3.num_boost_round: 4.valid_sets: 5.valid_names: 6.fobj: 7.feval: 8.init_model: 9.feature_name: 10.categorical_feature: 11.early_stopping...
'num_threads':8# 使用8个线程 } # 训练模型并计时 start_time = time.time() gbm = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100, valid_sets=[train_data, test_data], early_stopping_rounds=10) print(f'Training completed in{time.time() - start_time:.2f}seconds') # 预测并计算精...
mindatain_bin:每个桶内最少的数据量; numthreads:默认值为OpenMPdefault,类型为int。指定LightGBM算法运行时线程的数量; label:类型为string;指定标签列; categorical_feature:类型为string;指定我们想要进行模型训练所使用的特征类别; num_class:默认值为1,类型为int;仅仅需要在多分类的场合。 2.2. LightGBM的参数调...
在可用的系统上,LightGBM使用OpenMP并行执行许多操作。 LightGBM使用的最大线程数由参数num_threads控制。默认情况下,这将遵循OpenMP的默认行为(每个真实CPU内核一个线程或环境变量OMP_NUM_THREADS中的值(如果已设置))。为了获得最佳性能,请将其设置为可用的实际CPU内核数。
num_threads或者num_thread或者nthread:一个整数,给出了LightGBM的线程数。默认为OpenMP_default。 为了更快的速度,应该将它设置为真正的CPU内核数,而不是线程的数量(大多数CPU使用超线程来使每个CPU内核生成2个线程)。 当数据集较小的时候,不要将它设置的过大。
num_threads或者num_thread或者nthread:一个整数,给出了LightGBM的线程数。默认为OpenMP_default。 为了更快的速度,应该将它设置为真正的CPU内核数,而不是线程的数量(大多数CPU使用超线程来使每个CPU内核生成2个线程)。 当数据集较小的时候,不要将它设置的过大。
num_threads或者num_thread或者nthread:一个整数,给出了LightGBM的线程数。默认为OpenMP_default。 为了更快的速度,应该将它设置为真正的CPU内核数,而不是线程的数量(大多数CPU使用超线程来使每个CPU内核生成2个线程)。 当数据集较小的时候,不要将它设置的过大。
num_threads或者num_thread或者nthread:一个整数,给出了LightGBM的线程数。默认为OpenMP_default。 为了更快的速度,应该将它设置为真正的CPU内核数,而不是线程的数量(大多数CPU使用超线程来使每个CPU内核生成2个线程)。 当数据集较小的时候,不要将它设置的过大。
# 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...