bagging_fraction或者sub_row或者subsample:一个浮点数,取值范围为[0.0,1.0],默认值为0。如果小于1.0,则LightGBM会在每次迭代中随机选择部分样本来训练(非重复采样)。如0.8表示:在每棵树训练之前选择80%的样本(非重复采样)来训练。 bagging_freq或者subsample_freq:一个整数,表示...
bagging\_fraction或者sub\_row或者subsample:一个浮点数,取值范围为0.0,1.0,默认值为0。如果小于1.0,则LightGBM会在每次迭代中随机选择部分样本来训练(非重复采样)。如0.8表示:在每棵树训练之前选择80%的样本(非重复采样)来训练。 bagging\_freq或者subsample\_freq:一个整数,表示每bagging\_freq次执行bagging。如果...
2.XGBOOST:有个subsample行抽样,是不放回抽样(不能进行放回抽样) ,当然还有平均抽样和按梯度抽样参数sampling_method 3.LightGbm: 也是不放回抽样,多了个隔多少次迭代重新抽样的参数bagging_freq,当然还有个正负样本抽样比例 # 列抽样对比 比如特征列有100列,我们将第一级列抽样参数设为0.6 1.随机森林: 每次分裂...
subsample_freq = 5) param_distributions={ 'max_depth':[5,6,7,8,9,10], 'num_leaves':range(20,60,3), 'subsample': [0.7,0.8,0.9], 'colsample_bytree': [0.7,0.8,0.9], 'reg_alpha': [0, 0.001, 0.01, 0.03, 0.08, 0.3], 'reg_lambda': [0, 0.001, 0.01, 0.03, 0.08, 0.3] }...
bagging_freq(subsample_freq):bagging 的频率,0 表示禁止 bagging,正整数表示每隔多少个迭代进行 bagging。 lambda_l1(reg_alpha):L1 正则化项,同 XGBoost。 lambda_l2(reg_lambda):L2 正则化项,同 XGBoost。 min_gain_to_split(min_split_gain):分裂的最小增益阈值。
bagging_freq或者subsample_freq:一个整数,表示每bagging_freq次执行bagging。如果该参数为0,表示禁用bagging。 bagging_seed或者bagging_fraction_seed:一个整数,表示bagging的随机数种子,默认为3。 early_stopping_round或者early_stopping_rounds或者early_stopping:一个整数,默认为0。如果一个验证集的度量在early_stoppin...
{'learning_rate':0.4,'max_depth':15,'num_leaves':32,'feature_fraction':0.8,'subsample':0.2}FIXED_PARAMS={'objective':'binary','metric':'auc','is_unbalance':True,'bagging_freq':5,'boosting':'dart','num_boost_round':300,'early_stopping_rounds':30}deftrain_evaluate(search_params):#...
subsample=0.8, # 每个决策树所用的子样本占总样本的比例(作用于样本) colsample_bytree=0.8, # 建立树时对特征随机采样的比例(作用于特征)典型值:0.5-1 random_state=27, # 指定随机种子,为了复现结果 importance_type='gain', # 特征重要性的计算方式,split:分隔的总数; gain:总信息增益 ...
'subsample'/'bagging_fraction':0.8 # 数据采样 'colsample_bytree'/'feature_fraction': 0.8 # 特征采样 下面用LightGBM的cv函数进行确定: import pandas as pd import lightgbm as lgb from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.cross_validation import train_test_split ...
7.subsample[默认1] 这个参数控制对于每棵树,随机采样的比例。 减小这个参数的值,算法会更加保守,避免过拟合。但是,如果这个值设置得过小,它可能会导致欠拟合。 典型值:0.5-1 8.colsample_bytree[默认1] 用来控制每棵随机采样的列数的占比(每一列是一个特征)。 典型值:0.5-1 9.colsample_bylevel[默认1]...