subsample_for_bin:一个整数,表示用来构建直方图的样本的数量。默认为200000。 objective: 一个字符串、可调用对象或者为None,表示问题类型以及对应的目标函数。参考2.2.1 核心参数->objective。 默认为None,此时对于LGBMRegressor为'regression';对于LGBMClassifier为'binary'或者'multiclass';对于LGBMRanker为'lambdarank...
subsample_for_bin 用于分箱的样本数 默认50000 objective 学习任务和学习目标 默认regression对于LGBRegressor,LGBClassifier是’binary’,‘multiclass’,LGBMRanker是’lambdarank’ min_split_gain 在树的叶子节点上做进一步分区所需的最小损失减少 默认0,浮点数 min_child_weight 子节点(叶节点)中所需要的最小实例...
bin_construct_sample_cnt 或者subsample_for_bin: 一个整数,表示用来构建直方图的样本的数量。默认为200000。 如果数据非常稀疏,则可以设置为一个更大的值 如果设置更大的值,则会提供更好的训练效果,但是会增加数据加载时间 num_iteration_predict: 一个整数,表示在预测中使用多少棵子树。默认为-1。 小于等于0...
该参数只用于prediction任务。 bin\_construct\_sample\_cnt或者subsample\_for\_bin:一个整数,表示用来构建直方图的样本的数量。默认为200000。如果数据非常稀疏,则可以设置为一个更大的值,如果设置更大的值,则会提供更好的训练效果,但是会增加数据加载时间。 num\_iteration\_predict:一个整数,表示在预测中使用多...
█(不太重要)subsample_for_bin, int (default= 200000) 构建列直方图时,每个特征都会被分箱,此参数控制单个特征的单个箱子所能容纳的最多样本数。 number of data that sampled to construct feature discrete bins setting this to larger value will give better training result, but may increase data loading...
bin_construct_sample_cnt或者subsample_for_bin:一个整数,表示用来构建直方图的样本的数量。默认为200000。如果数据非常稀疏,则可以设置为一个更大的值,如果设置更大的值,则会提供更好的训练效果,但是会增加数据加载时间。 num_iteration_predict:一个整数,表示在预测中使用多少棵子树。默认为-1。小于等于0表示使用...
bin_construct_sample_cnt或者subsample_for_bin:一个整数,表示用来构建直方图的样本的数量。默认为200000。如果数据非常稀疏,则可以设置为一个更大的值,如果设置更大的值,则会提供更好的训练效果,但是会增加数据加载时间。 num_iteration_predict:一个整数,表示在预测中使用多少棵子树。默认为-1。小于等于0表示使用...
█(不太重要)subsample_for_bin, int (default= 200000) 构建列直方图时,每个特征都会被分箱,此参数控制单个特征的单个箱子所能容纳的最多样本数。 number of data that sampled to construct feature discrete bins setting this to larger value will give better training result, but may increase data loading...
bin_construct_sample_cnt或者subsample_for_bin:一个整数,表示用来构建直方图的样本的数量。默认为200000。如果数据非常稀疏,则可以设置为一个更大的值,如果设置更大的值,则会提供更好的训练效果,但是会增加数据加载时间。 num_iteration_predict:一个整数,表示在预测中使用多少棵...
learning_rate boosting学习率 默认0.1 n_estimators 基学习器的数量 默认10 max_bin 特征值的分桶数 默认255 subsample_for_bin 用于分箱的样本数 默认50000 objective 学习任务和学习目标 默认regression对于LGBRegressor,LGBClassifier是'binary','multiclass',LGBMRanker是'lambdarank' min_split_gain 在树的叶子节...