feature_weights (默认: None)类型: array-like描述: 特征的权重。在树构建过程中,可以用来调节不同特征的重要性。非零值会改变分裂节点时的增益计算方式。 categorical_feature (默认: None)类型: list, int, dict描述: 指定哪些特征是类别特征(离散特征)。可以是特征索引的列表、掩码数组,或字典(键为特征索引,...
'boosting_type': , : 提升类型,取值Ordered(catboost特有的排序提升,在小数据集上效果可能更好,但是运行速度较慢)、Plain(经典提升) 'feature_weights': , : 特征权重,在子树分裂时计算各特征的信息增益✖️该特征权重,选取最大结果对应特征分裂;设置方式:1、feature_weights = [0.1, 1, 3];2、feature_...
{'colsample_bytree':0.5, 'colsample_bylevel':0.5, 'colsample_bynode':0.5} 在Python界面上,可以设置feature_weightsfor DMatrix来定义使用列采样时选择每个功能的概率。fitsklearn界面中的方法有一个类似的参数。 lambda[默认= 1,别名:reg_lambda] L2正则化权重项。增加此值将使模型更加保守。 alpha[默认= ...
sample_weight_eval_set(列表,可选)–形式为[L_1,L_2,…,L_n]的列表,其中每个L_i是第i个验证集上的实例权重的列表。 feature_weights(array_like)–每个要素的权重,定义使用colsample时每个要素被选中的概率。所有值必须大于0,否则将引发ValueError。 回调(回调函数列表)– 在每次迭代结束时应用的回调函数列表。
feature_names: 一个字符串序列,给出了每一个特征的名字 feature_types: 一个字符串序列,给出了每个特征的数据类型 nthread:线程数 属性: feature_names: 返回每个特征的名字 feature_types: 返回每个特征的数据类型 方法: .get_base_margin(): 返回一个浮点数,表示DMatrix 的 base margin。
The feature importances (the higher, the more important the feature). oob_score_ : float Score of the training dataset obtained using an out-of-bag estimate. oob_decision_function_ : array of shape = [n_samples, n_classes] Decision function computed with out-of-bag estimate on the traini...
X : (2d-array like) Feature matrix with the first column the group label y : (optional, 1d-array like) target values sample_weights : (optional, 1d-array like) sample weights Returns --- sizes: (1d-array) group sizes X_features : (2d-array) features sorted per group y : ...
(self, X, y, sample_weight, base_margin, eval_set, eval_metric, early_stopping_rounds, verbose, xgb_model, sample_weight_eval_set, base_margin_eval_set, feature_weights, callbacks) 786 obj = None 788 model, feval, params = self._configure_fit(xgb_model, eval_metric, params) --> ...
It is used to avoid overfitting. alpha[default=1] It controls L1 regularization (equivalent to Lasso regression) on weights. In addition to shrinkage, enabling alpha also results in feature selection. Hence, it's more useful on high dimensional data sets.Parameters for ...
xgboost在每一层都动态构建直方图,因为xgboost的直方图算法不是针对某个特定的feature,而是所有feature共享一个直方图(每个样本的权重是二阶导),所以每一层都要重新构建直方图,而lightgbm中对每个特征都有一个直方图,所以构建一次直方图就够了。 (3)支持离散变量:无法直接输入类别型变量,因此需要事先对类别型变量进行编码...