lambdarank : 表示lambdarank 应用; max_bin:表示用于存放特征值的最大容器(bin)数。有助于防止过度拟合; num_iterations:表示增强要执行的迭代的迭代; XGBoost 参数 https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html LightGBM 参数 https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Python-API.html CatBoost 参...
max_depth 树的深度,depth 的概念在 leaf-wise 树中并没有多大作用, 因为并不存在一个从 leaves 到 depth 的合理映射。 1.2 针对训练速度的参数调整 通过设置 bagging_fraction 和 bagging_freq 参数来使用 bagging 方法。 通过设置 feature_fraction 参数来使用特征的子抽样。 选择较小的 max_bin 参数。 使用...
max_bin:连续变量分拆成离散分箱的最大数量,默认256,仅当tree_method设置为hist或approx时可用[注:贪心算法会枚举所有的特征以及其拆分点然后选择最佳的那个,当数据比较多时这种方法的计算量是非常惊人的。在近似算法中,仅选定部分候选拆分点来进行枚举并确定最佳拆分点,此时候选拆分点的选择成为关键。选取候选拆分点...
sketch_eps[default=0.03]:控制稀疏近似算法的精度,当tree_method为approx时生效。它决定了计算每个特征的直方图时使用的桶的数量。较小的值会导致更多的桶,从而提高了精度,但也增加了内存和计算成本。较大的值会减少桶的数量,降低了精度,但可以节省内存和计算时间。 max_bin[default=256]:控制分箱(binning)的最...
max_bin[默认值为 256] 指定了最大的分桶数量。该参数仅仅当 tree_method=’hist’,’gpu_hist’ 时有效。 Predictor[默认为’cpu_predictor’] 指定预测器的算法,可以为: ‘cpu_predictor’: 使用CPU 来预测 ‘gpu_predictor’: 使用GPU 来预测。对于tree_method=’gpu_exact,gpu_hist’, ‘gpu_redictor...
max_bin[默认值为 256] 指定了最大的分桶数量。该参数仅仅当 tree_method=’hist’,’gpu_hist’ 时有效。 Predictor[默认为’cpu_predictor’] 指定预测器的算法,可以为: ‘cpu_predictor’: 使用CPU 来预测 ‘gpu_predictor’: 使用GPU 来预测。对于tree_method=’gpu_exact,gpu_hist’, ‘gpu_redictor...
max_cat_group,在group边界上找到分割点,当类别数量很多时,找分割点很容易过拟合时 num_boost_round,迭代次数,通常100+num_leaves,默认31device,指定cpu 或者 gpu max_bin,表示 feature 将存入的 bin 的最大数量 categorical_feature,如果 categorical_features=0,1,2, 则列0,1,2是 categorical 变量 ...
max_bin=256,max_cat_to_onehot=4,max_delta_step=0,max_depth=6, max_leaves=0,min_child_weight=1,missing=nan, monotone_constraints='()',n_estimators=100,n_jobs=0, num_parallel_tree=1,objective='multi:softprob',predictor='auto', ...
learning_rate=0.300000012, max_bin=256, max_cat_to_onehot=4, max_delta_step=0, max_depth=6, max_leaves=0, min_child_weight=1, missing=nan, monotone_constraints='()', n_estimators=100, n_jobs=0, num_parallel_tree=1, objective='multi:softprob', predictor='auto', random_state=0,...
'max_depth':4, 'num_boost_round':20, 'objective':'binary:logistic', 'random_state':27, 'silent':0 } model = xgb.train(params,xgb.DMatrix(x_train, y_train)) bin_log_pred=model.predict(xgb.DMatrix(x_test)) # print bin_log_pred ...