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multiclass问题设置了num_class*num_i...
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_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multiclass问题设置了num_class*num_...
当然多分类别忘了 ▲num_class ,多分类指定有多少类别 如果是二分类,文档说明建议用: █is_unbalance,default =false, type = bool,正负比例是否均衡,设为TRUE,算法会自动平衡权重。 used only in binary and multiclassova applications set this to true if training data are unbalanced Note: while enabling...
num_class也应该设置 交叉熵应用 cross_entropy,用于交叉熵的目标函数(具有可选的线性权重) 标签是区间[0,1]中的任何东西 boosting:默认值: gbdt,选项:gbdt,rf,dart,goss,别名:boosting_type,boost gbdt:传统的梯度提升决策树 rf:随机森林 dart:Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees ...
multiclassova或者multiclass_ova或者ova或者ovr:表示多分类任务,使用one-vs-all的二分类目标函数。必须设置num_class参数。 xentropy或者cross_entropy:目标函数为交叉熵(同时具有可选择的线性权重)。要求标签是[0,1]之间的数值。 xentlambda或者cross_entropy_lambda:替代了参数化的cross_entropy。要求标签是[0,1]之...
'multiclassova'或者'multiclass_ova'或者'ova'或者'ovr': 表示多分类任务,使用one-vs-all的二分类目标函数。必须设置num_class参数 'xentropy'或者'cross_entropy': 目标函数为交叉熵(同时具有可选择的线性权重)。要求标签是[0,1]之间的数值。 'xentlambda'或者'cross_entropy_lambda': 替代了参数化的cross_...
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。
“multi:softmax” –让XGBoost采用softmax目标函数处理多分类问题,同时需要设置参数num_class(类别个数) “multi:softprob” –和softmax一样,但是输出的是ndata * nclass的向量,可以将该向量reshape成ndata行nclass列的矩阵。每行数据表示样本所属于每个类别的概率。
num_class,用于多分类 调参小结 LEAF-WISE num_leaves,对于leaf-wise的模型而言该参数是用来控制模型复杂度的主要参数,理论上可以通过设置num_leaves=2^(max_depth)来设置该参数值,实际是不可取的,因为在节点数目相同的前提下,对于leaf-wise的模型会倾向于生成深度更深的模型,如果生硬的设置为2^(max_depth)可能会...