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: ree // 模型中子模型的名字,gb...
type=int, alias=num_iteration, num_tree, num_trees, num_round, num_roundsnumber of boosting it...
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n...
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n...
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。
‘dart’:基于Dropout的多重加性回归树(Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees,DART)。 ‘goss’:基于梯度的单边采样(Gradient-based One-Side Sampling,GOSS)。 默认是GDBT,即经典的梯度提升算法。DART 算法是在 2015 年的一篇论文中提出的,标题为 “DART:Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees...
hp,partial,Trials# 自定义hyperopt的参数空间space={"max_depth":hp.randint("max_depth",15),"num_trees":hp.randint("num_trees",300),'learning_rate':hp.uniform('learning_rate',1e-3,5e-1),"bagging_fraction":hp.randint("bagging_fraction",5),"num_leaves":hp.randint("num_leaves",6),...
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。
‘dart’:基于Dropout的多重加性回归树(Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees,DART)。 ‘goss’:基于梯度的单边采样(Gradient-based One-Side Sampling,GOSS)。 默认是GDBT,即经典的梯度提升算法。DART 算法是在 2015 年的一篇论文中提出的,标题为 “DART:Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees...
默认是GDBT,即经典的梯度提升算法。DART 算法是在 2015 年的一篇论文中提出的,标题为 “DART:Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees”,该算法将深度学习中的 dropout 概念与 Multiple Additive Regression Trees (MART) 算法相结合,MART 算法是梯度提升决策树的前身。