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...
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 ...
num_trees= 2 // 树的棵树 categorical_feature=1,2,3,5,6,8,299 //类别特征编号 num_leaves= 6 // 每棵树的叶子数 max_depth= 3 // 树的深度 learning_rate= 0.1 // 学习率 bagging_fraction= 0.8 // 样本采样比例 训练出的LightGBM模型文件及其含义解析: tree// 模型中子模型的名字,gbdt的子模...
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!因此，必须同时使用maxdepth调优numleaves。子采样 通过子样例(或bagging_fraction)，您可以指定每个树构建迭代使用的行数...
使用较大的 num_leaves (可能导致过拟合) 使用更大的训练数据 尝试DART 缓解过拟合 使用较小的 max_bin, 分桶粗一些 使用较小的 num_leaves 不要在单棵树分的太细 使用lambda_l1, lambda_l2 和 min_gain_to_split 来使用正则 尝试max_depth 来避免生成过深的树 ...
machine-learning之LightGBM 中的 num_leaves 选择 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...
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)。
'num_leaves': 30 # 由于lightGBM是leaves_wise生长,官方说法是要小于2^max_depth 'subsample'/'bagging_fraction':0.8 # 数据采样 'colsample_bytree'/'feature_fraction': 0.8 # 特征采样 1. 2. 3. 4. 下面用LightGBM的cv函数进行确定: ...
num_leaves:控制了叶节点的数目。它是控制树模型复杂度的主要参数。 如果是level-wise,则该参数为2depth,其中depth为树的深度。但是当叶子数量相同时,leaf-wise的树要远远深过level-wise树,非常容易导致过拟合。因此应该让num_leaves小于2depth。在leaf-wise树中,并不存在depth的概念。因为不存在一个从leaves到dept...