1 num_leaves lightgbm 采用的分枝策略是leaf_wise的方法,这会导致树会比level_wise的数深的多,理论上叶子数量等于2**(max_depth),但是实践中官网建议我们通过设置这个数量要比2**max_depth要低才可以取得更好的效果。 2 min_data_in_leaf 这是一个非常重要的参数,可以防止在叶状树中过度拟合。它的最优值取...
由于LightGBM模型使用的是10.4.2节讲到的leaf-wise的算法,因此在调节树的复杂度时常使用的参数是num_leaves,而XGBoost使用的是树的最大深度max_depth参数,在LightGBM模型中,max_depth的默认值为-1,表示不设置最大深度,分裂到不可分裂为主。 2.n_estimators:弱学习器的个数,或者叫作弱学习器的最大迭代次数,默认...
num_leaves:因为 LightGBM 使用的是 leaf-wise 的算法,因此在调节树的复杂程度时,使用的是 num_leaves 而不是 max_depth。大致换算关系:num_leaves = 2^(max_depth)。它的值的设置应该小于 2^(max_depth),否则可能会导致过拟合。 max_depth:限制树的深度,和 num_leaves 只需要设置一个。 min_data_in_le...
num_leaves,对于leaf-wise的模型而言该参数是用来控制模型复杂度的主要参数,理论上可以通过设置num_leaves=2^(max_depth)来设置该参数值,实际是不可取的,因为在节点数目相同的前提下,对于leaf-wise的模型会倾向于生成深度更深的模型,如果生硬的设置为2^(max_depth)可能会造成模型的过拟合,一般设置的值小于2^(max...
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 ignore_column,与 categorical_features 类似,只不过不是将特定的列视为categorical,而是完全忽略...
"num_leaves":500, "n_estimators":300 } # 指定类别特征 cate_features_name = ["MONTH","DAY","DAY_OF_WEEK","AIRLINE", "DESTINATION_AIRPORT","ORIGIN_AIRPORT"] # lightgbm模型拟合 model_lgb = lgb.train(params, d_train, categorical_feature = cate_features_name) ...
'num_leaves': 128, 'num_threads': 8, 'tree_learner': 'serial', 'objective': 'regression', 'verbosity': -1, 'random_state':123, 'max_bin': 8, 'early_stopping_round':100 }lgbm = lgb.train(param,ltr,num_boost_round=10000,valid_sets= [(ltr)],verbose_eval=1000) y_pred_lgb =...
和CatBoost 以及 LGBM 算法不同,XGBoost 本身无法处理分类变量,而是像随机森林一样,只接受数值数据。因此在将分类数据传入 XGBoost 之前,必须通过各种编码方式:例如标记编码、均值编码或独热编码对数据进行处理。 超参数中的相似性 所有的这些模型都需要调节大量参数,但我们只谈论其中重要的。以下是将不同算法中的重要...
'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.05, 'feature_fraction': 0.9, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5, 'verbose': 0 } #=== #三,训练模型 #=== printlog("step3: training model...") results = {} gbm =
num_feature [由XGBoost自动设置,无需由用户设置] 用于增强的特征尺寸,设置为特征的最大尺寸 回到顶部 二、Tree Booster的参数 eta[默认= 0.3,别名:learning_rate] 在更新中使用步长收缩以防止过度拟合。在每个增强步骤之后,我们都可以直接获得新特征的权重,并eta缩小特征权重以使增强过程更加保守。