结合num_boost_round: 通常我们会设定一个较大的 num_boost_round(例如 1000),让 early_stopping_rounds 来决定最佳迭代次数。 重训练最佳模型: 得到最佳迭代次数后,可以使用该参数重新训练模型以确保获得最佳性能。 更多示例: 示例3:在分类任务中使用 logloss 作为指标 params = { 'objective':
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_rounds: 12.evals_result: 13.verbose_eval: 14.learning_rates: 15.keep_training_booster: 16.callbacks: ...
num_boost_round的别名num_trees，即同一参数。
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...
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。
boost_round = 50 early_stop_rounds = 10 params = { 'boosting_type':'gbdt', 'objective':'binary', 'metric': ['auc'], 'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.05, 'feature_fraction': 0.9, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5, ...
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。
根据lightGBM文档，当面临过拟合时，您可能需要做以下参数调优:使用更小的max_bin使用更小的num_leaves使用mindatainleaf和minsumhessianin_leaf通过设置baggingfraction和baggingfreq使用bagging_freq通过设置feature_fraction使用特征子采样使用更大的训练数据尝试lambdal1、lambdal2和mingainto_split进行正则化尝试max_depth以...
gbm=lgb.train(params,lgb_train,num_boost_round=20,valid_sets=lgb_eval,early_stopping_rounds=5)# 训练数据需要参数列表和数据集print('Save model...')gbm.save_model('model.txt')# 训练后保存模型到文件print('Start predicting...')# 预测数据集 ...
lgbm = lgb.train(param,ltr,num_boost_round=10000,valid_sets= [(ltr)],verbose_eval=1000) y_pred_lgb = lgbm.predict(te.drop(['SalePrice'],1)) y_pred_lgb = np.where(y_pred>=.25,1,0) # XGBoost params = { 'max_depth': 4, 'eta': 0.01, ...