pipeline(i,random_seed[i],gamma[i],max_depth[i%3],lambd[i],subsample[i],colsample_bytree[i],min_child_weight[i])
'verbose' : -1, 'colsample_bytree' : 0.9, 'colsample_bynode' : 0.85, 'n_iter' : 2800, "num_leaves" : 510, "min_data_in_leaf" : 51, 'early_stopping_rounds': 50, } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23...
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] 用来控制树的每一级的每一次分裂,对列数的采样的占比。 subsample参数和colsample_bytree参数可以起到相同的作用,一般用不到。 10.lambda[默认1] 权重的L2正则化项。(和Ridge ...
黑色的星星代表最优值。「colsample_bytree」和「learning_rate」随着时间的推移而下降,这可以在未来的搜索中为我们提供指导。 最后,如果贝叶斯优化有效,我们预计平均的验证分数会随着时间推移越来越高(相反,损失将会越来越小): 随着时间的推移,贝叶斯超参数优化的验证得分会越来越高,这说明该方法正在尝试「更好」的...
colsample_bytree=0.971, gamma=0.11, learning_rate=0.069, max_delta_step=0, max_depth=4, min_child_weight=1, missing=None, n_estimators=300, n_jobs=-1, nthread=50, objective='reg:linear', random_state=0, reg_alpha=0.1, reg_lambda=1, scale_pos_weight=1, seed=None, ...
LGBMClassifier(colsample_by_tree=0.8) 10.2 shap可视化 In [43]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 explainer = shap.TreeExplainer(clf_lgb) # 建立解释器 shap_values = explainer.shap_values(df_no_outliers) # 求出shap值 shap.summary_plot(shap_values, df_no_outliers, plot_type...
importcross_val_predict,cross_validate# 设定xgb参数params={'objective':'binary:logistic','eval_metric':'auc','n_estimators':500,'eta':0.03,'max_depth':3,'min_child_weight':100,'scale_pos_weight':1,'gamma':5,'reg_alpha':10,'reg_lambda':10,'subsample':0.7,'colsample_bytree':0.7,...
'colsample_bytree': 0.5, 'random_state': 42 } 以下是lgb的训练代码: pred_lgb = np.zeros((df1.shape[0], 18)) n_splits = 5 kf = KFold(n_splits=n_splits) for q in range(1, 19): if q <= 3: grp = '0-4' df = df1 ...
黑色的星星代表最优值。「colsample_bytree」和「learning_rate」随着时间的推移而下降,这可以在未来的搜索中为我们提供指导。 最后,如果贝叶斯优化有效,我们预计平均的验证分数会随着时间推移越来越高(相反,损失将会越来越小): 随着时间的推移,贝叶斯超参数优化的验证得分会越来越高,这说明该方法正在尝试「更好」的...
colsample_bylevel=1, colsample_bynode=1, colsample_bytree=1, early_stopping_rounds=1000, enable_categorical=False, eval_metric=None, gamma=0, gpu_id=-1, grow_policy='depthwise', importance_type=None, interaction_constraints='', learning_rate...