learning_rate :学习率,用于权重更新,只有当solver为’sgd’时使用,{‘constant’,’invscaling’, ‘adaptive’},默认constant ‘constant’: 有’learning_rate_init’给定的恒定学习率 ‘incscaling’:随着时间t使用’power_t’的逆标度指数不断降低学习率learning_rate_ ,effective_learning_rate = learning_rate...
learning_rate_int,默认0.001,初始学习率,控制更新权重的补偿,只有当solver=’sgd’ 或’adam’时使用。 power_t,只有solver=’sgd’时使用,是逆扩展学习率的指数.当learning_rate=’invscaling’,用来更新有效学习率。 verbose,是否将过程打印到stdout warm_start,当设置成True,使用之前的解决方法作为初始拟合,否则...
对于‘exponential’损失的梯度上升,还原成AdaBoost算法。 2、learning_rate : float, optional (default=0.1),学习率。学习率通过“learning_rate”来减少每棵树的贡献,需要在learning_rate和n_estimators之间权衡,通常来说learning_rate越小,n_estimators越大。 3、n_estimators : int (default=100),梯度提升的迭...
实践中应优先关注对模型性能影响显著的参数(如 learning_rate、n_estimators、num_leaves 等),然后逐步细化其他参数。同时,合理设置参数搜索范围和步长,确保搜索效率与精度之间的平衡。 LGBMRegressor.fit参数 LGBMRegressor.fit 是 LightGBM 回归模型训练方法,用于拟合给定的训练数据。以下是 LGBMRegressor.fit 方法的主要...
2.learning_rate:学习率 3.n_ estimators: 基学习器的个数,这里是树的颗数 4.subsample: 取值在(0, 1)之间,取原始训练集中的一个子集用于训练基础决策树 5.criterion: 'friedman_mse'改进型的均方误差;'mse'标准的均方误差; 'mae'平均绝对误差。
learning_rate 类似于梯度下降算法中的学习率,过大则不会收敛,过小则学习速率很慢 n_jobs 电脑使用的核数,数据集很大时可以多分配几个核用于计算 max_depth 树的最大深度,一般取值为3-10,太小会欠拟合,太大会过拟合 random_state 随机数种子,默认为0 tree_method `exact`、`approx`、`hist`和`gpu_hist`...
对数损失函数,'exponential':指数损失函数,只能用于二分类。 2.learning_rate:学习率 3.n_ estimators: 基学习器的个数,这里是树的颗数 4.subsample: 取值在(0, 1)之间,取原始训练集中的一个子集用于训练基础决策树 5.criterion: 'friedman_mse'改进型的均方误差;'mse'标准的均方误差; 'mae'平均绝对误差。
3、learning_rate : float, optional (default=1.),学习率。学习率通过learning_rate来减少每个类别的贡献。需要在learning_rate和n_estimators之间权衡。 4、algorithm:{‘SAMME’,‘SAMME.R’}, optional (default=‘SAMME.R’),如果选择‘SAMME.R’那么使用SAMME.R用作真正的提升算法。base_estimator必须支持计...
learning_rate:浮点数,默认=0.1 学习率将每棵树的贡献缩小learning_rate。 learning_rate 和 n_estimators 之间存在权衡。 n_estimators:整数,默认=100 要执行的升压级数。梯度提升对于过度拟合相当稳健,因此大量通常会带来更好的性能。 subsample:浮点数,默认=1.0 ...
对Gradient Tree Boosting来说,“子模型数”(n_estimators)和“学习率”(learning_rate)需要联合调整才能尽可能地提高模型的准确度:想象一下,A方案是走4步,每步走3米,B方案是走5步,每步走2米,哪个方案可以更接近10米远的终点?同理,子模型越复杂,对应整体模型偏差低,方差高,故“最大叶节点数”(max_leaf_nod...