█subsample,行采样比例,0-1之间,一般设个0.6~0.8左右,有助于加快速度和控制过拟合,也是不放回抽样。 Note: to enable bagging, bagging_freq should be set to a non zero value as well 可知,设置行采样的同时,也要设置重新行采样迭代间隔次数。 █subsample_freq ,default =0, type = int, aliases: 0...
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...
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_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_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_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...
n_estimators/num_iterations/num_round/num_boost_round 子树个数 subsample/bagging_fraction 样本采样比例 subsample_freq/bagging_freq 样本采样,0 means disable bagging; k means perform bagging at every k iteration colsample_bytree/feature_fraction/subfeature 特征采样...
bagging_fraction(sub_row, subsample):默认=1,不进行重采样的情况下随机选择部分数据。可用来设置使用特征的子抽样。 bagging_freq(subsample_freq):bagging 的频率, 0 意味着禁用 bagging. k 意味着每 k 次迭代执行bagging 选择较小的 max_bin 参数
'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 ...
subsample_freq=1 子样本频率 reg_alpha=0.5 L1正则化系数 reg_lambda=0.5 L2正则化系数 min_split_gain=0.0 最小分割增益 min_child_weight=0.001 分支结点的最小权重 min_child_samples=20 random_state=None 随机种子数 n_jobs=-1 并行运行多线程核心数 ...