12.num_leaves: 13.min_split_gain: 14.min_child_weight: 15.lambda_l1/lambda_l2: 16.alpha: 17.n_estimators/num_iterations: 18.early_stopping_rounds: 树结构与剪枝 19.max_depth: 20.tree_learner: 21.verbosity: 22.gamma: 23.grow_policy: 24.num_threads/n_jobs: 25.distribute: 是否开启分...
LightGBM本身支持多线程,可以通过设置num_threads参数来控制使用的线程数。 数据格式优化: 将数据转换成LightGBM专用的二进制格式(.bin),这样可以显著减少数据加载时间。 硬件优化: 使用更强大的硬件,比如更多的CPU核、更大的内存,以及使用SSD而不是HDD来存储数据。 代码中,我们生成了一百万的数据,结合上面的方式,给...
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。 对于并行学习,不应该使用全部的CPU核心,因为这会使...
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 learne feature:特征并行的tree learne data:数据并行的tree learne voting:投票并行的tree learne num\_threads或者...
estimators = lgb.train(param,train_data,num_boost_round=len(bst['auc-mean'])) 4. 预测 ypred = estimators.predict(dtest[predictors]) 四. 实测效果 试了一下90W条记录*130维的样本,num_threads设置为40 时间: 2. 准确率: 五. 调参
使用多线程或多进程来加速训练。LightGBM本身支持多线程,可以通过设置num_threads参数来控制使用的线程数。 数据格式优化: 将数据转换成LightGBM专用的二进制格式(.bin),这样可以显著减少数据加载时间。 硬件优化: 使用更强大的硬件,比如更多的CPU核、更大的内存,以及使用SSD而不是HDD来存储数据。
'num_threads':6, 'device_type':'cpu', #'gpu' 'seed': 5, 'num_class':11, 'feature_fraction':1, 'feature_fraction_seed':2, 'feature_fraction_bynode':1, 'verbose':1, 'data_seed':8, } param['metric'] = ['multiclass'] ...
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_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...
线程数num_threads 设备device,使用cpu还是gpu cpu gpu 训练控制参数 防止过拟合 树的最大深度max_depth,主要用来避免模型的过拟合,设为负数值则表明不限制 叶节点的最少样本数min_data_in_leaf 叶节点的最小海森值之和min_sum_hessian_in_leaf 列采样feature_fraction,每棵树的特征子集占比,设置在0~1之间,可...