学习率、max_depth、min_weight、 gamma、subsample 、colsample_bytree 、正则化参数调优等; 3.确定最佳迭代次数n_estimators/ num_round :使用xgb.cv()函数; 第二章 LGBM调参 1. boosting / boost / boosting_type : 用于指定弱学习器的类型, 默认值为 ‘gbdt’。 建模时一般取boosting_type=‘gbdt’ 2....
'subsample':0.7, 随机采样训练样本 'colsample_bytree':0.7, 生成树时进行的列采样 'min_child_weight':正则化参数. 如果树分区中的实例权重小于定义的总和,则停止树构建过程。 'silent':0 ,设置成1则没有运行信息输出,最好是设置为0. 'eta': 0.007, 如同学习率 'seed':1000, 'nthread':7, cpu 线程...
colsample_bytree = colsample_bytree # 特征抽样比例 self.reg_lambda = reg_lambda # 正则化系数 self.trees = [] # 保存所有的决策树 def fit(self, X, y): """ 拟合xgboost模型 """ self._build_tree(X, y) def predict(self, X): """ 预测 """ y_pred = [] for x in X: node =...
colsample_bytree, colsample_bylevel, colsample_bynode [default=1] 这是一系列用于对列进行子抽样的参数。 所有colsample_by * 参数的范围都为(0,1] ,默认值为1,值代表了对列(特征)采样的比例。 colsample_bytree 是构造每棵树时列的子抽样比率。 colsample_bylevel 是每个深度下的列的子样本比率。对于树...
colsample_bytree [缺省值=1] 控制每棵随机特征采样的比例范围: (0,1],典型值:0.5-1 colsample_bylevel [缺省值=1] 用来控制树每一次分裂时对特征的采样的比例范围: (0,1] alpha [缺省值=0,别名: reg_alpha] 权重的L1正则化项。(和Lasso regression类似)。 可以应用在很高维度的情况下,使得算法的速度...
colsample_bytree:1 gamma:1 运行model.fit(eval_set,eval_metric)并诊断您的首次运行,特别是n_estimators 优化max_depth参数。它表示每棵树的深度,这也是每棵树中使用的不同特征的最大数量。我建议从小的max_depth开始(例如3),然后将其递增1,并在没有性能提高的情况下停止。这将有助于简化模型并避免过度拟合...
colsample_bytree :训练每棵树时用来训练的特征的比例,类似RandomForestClassifier的max_features。 max_depth :每棵树的最大深度限制。与 Random Forest 不同,Gradient Boosting 如果不对深度加以限制,最终是会 Overfit 的。 early_stopping_rounds :用于控制在 Out Of Sample 的验证集上连续多少个迭代的分数都没有...
(4)subsample, colsample_bytree 这些参数进行调整。 (5)调整正则化参数 lambda , alpha (6)降低学习率, 这些参数的合适候选值为: max_depth:[3, 5, 6, 7, 9, 12, 15, 17, 25] min_child_weight:[1, 3, 5, 7] gamma:[0, 0.05 ~ 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1] ...
一般不太用这个参数,因为subsample参数和colsample_bytree参数可以起到相同的作用。但是如果感兴趣,可以挖掘这个参数更多的用处。 10. lambda (默认1) 权重的L2正则化项。(和Ridge regression类似)。这个参数是用来控制XGBoost的正则化部分的。 虽然大部分数据科学家很少用到这个参数,但是这个参数在减少过拟合上还是可以...
colsample_bytree 要依据特征个数来判断 objective 目标函数的选择要根据问题确定,如果是回归问题 ,一般是 reg:linear , reg:logistic , count:poisson 如果是分类问题,一般是binary:logistic ,rank:pairwise 参数初步定之后划分20%为验证集,准备一个watchlist 给train和validation set ,设置num_round 足够大(比如1000...