lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train)# specify your configurations as a dictparams = {'boosting_type':'gbdt','objective':'binary','metric': {'binary_logloss','auc'},'num_leaves':5,'max_depth':6,'min_data_in_leaf':450,'learning_rate':0.1,'feature_fraction...
result = xgb.cv(plst, xgb_train,num_boost_round=200, nfold=4, early_stopping_rounds=200, verbose_eval=True, folds=StratifiedKFold(n_splits=4).split(X, y)) # 训练模型并保存 # early_stopping_rounds 当设置的迭代次数较大时,early_stopping_rounds 可在一定的迭代次数内准确率没有提升就停止...
有某银行要求新建一个交互变量:所有业务品种的逾期月份数最大值 。笔者不禁要问,如果用XGB或LGB跑有必要做这些交互吗?哪怕是用回归树跑策略也是没必要做这类交互变量的。 但有些交互变量是必须的,比如:(贷记卡+准贷记卡)最近几个月逾期金额合计,需要将贷记卡准贷记卡合并。(组合担保+抵押担保)贷款金额合计...
Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) # specify your configurations as a dict params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 9, 'metric': 'multi_error', 'num_leaves': 300, 'min_data_in_leaf': ...
XGB的介绍见此篇博文 其缺点,或者说不足之处: 每轮迭代时,都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小;如果不装进内存,反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间。 预排序方法(pre-sorted):首先,空间消耗大。这样的算法需要保存数据的特征值,还保存了特征排序的结果(例如排序后...
首先,目前我所了解到的GBDT的实现方式有两种:一是利用Scikit-learn中的ensemble.GradientBoostingClassifier ,二是利用lgb里的params={ 'boosting_type': 'gbdt' }参数。接下里分别对这两种实现方式进行分析。 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier gb...
决策树--集成方法--树模型(rf、GBDT、XGB和LGB)的对比 一.熵相关内容 本章主要介绍几个关于熵的几个概念性定义,包括自信息.熵(信息熵).联合熵.条件熵.左右熵.相对熵(KL散度).交叉熵和softmax.信息增益(互信息)和信息增益率.条件互信息等.接下 ... 随机推荐 Sublime Text2中Evernote 插件的使用 Subli...
gbm = lgb.LGBMRegressor(objective='binary', subsample=0.8, min_child_weight=0.5, colsample_bytree=0.7, num_leaves=100, max_depth=12, learning_rate=0.05, n_estimators=10, ) gbm.fit(x_train, y_train, eval_set=[(x_train, y_train), (x_val, y_val)], ...
采用,lightgbm+lr训练的模式进行训练与测试。具体如下: 1、准备训练数据,配置lightgbm训练参数,假设我们设置100棵树,每棵树64个叶子结点。 2、lightgbm训练预测 # train gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=100, valid_sets=lgb_train) ...
在学习 xgb、lgb 之前我也有些拒绝,因为这部分确实涉及到公式的推导和思维上的跳跃,难以接受是人之常情。但是我要说的是:涉及到的公式推导并不难,求导会吧?泰勒公式学过吧?会这两个基本就够了。思维上的跳跃就更容易,遇到的时候不要纠结为什么这样做,跳出问题去看这样做的 损失函数 权重 正则 原创 小一...