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。如果该参...
from lightgbm import LGBMClassifier model_light = LGBMClassifier(boosting_type='gbdt',num_leaves=31,max_depth=8 ,learning_rate=0.1,n_estimators=1000,objective='binary' ,class_weight=None,min_child_weight=1e-4,min_child_samples=5 ,subsample=0.8,subsample_freq=4 ,colsample_bytree=0.8,reg_lamb...
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:默认值=:1.0,别名:sub_row,subsample,bagging,约束:0.0 <bagging_fraction <= 1.0 类似于feature_fraction,但这将随机选择部分数据而无需重新采样 可以用来加快训练 可用于处理过度拟合 注意:要启用Bagging,bagging_freq也应设置为非零值 pos_bagging_fraction(neg_bagging_fraction):默认值=1.0,类型...
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。如果该参...
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。如果该参...
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。
Note: to enable bagging, bagging_freq should be set to a non zero value as well bagging_freq, default = 0, type = int, aliases: subsample_freq frequency for bagging(每次) 0 means disable bagging; k means perform bagging at every k iteration Note: to enable bagging, bagging_fraction sh...
'subsample': 0.8, # Subsample ratio of the training instance. 'subsample_freq': 1, # frequence of subsample, <=0 means no enable 'colsample_bytree': 0.5, # Subsample ratio of columns when constructing each tree. 'min_child_weight': 0, # Minimum sum of instance weight(hessian) needed ...
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。