lightgbm使用leaf_wise tree生长策略，leaf_wise_tree的优点是收敛速度快，缺点是容易过拟合。 # lightgbm关键参数 # lightgbm调参方法cv 代码github地址 ...

github地址 ...

了LightGBM。该算法在不降低准确率的前提下，速度提升了10倍左右，占用内存下降了3倍左右。Lig ...

机器学习模型当中，目前最为先进的也就是xgboost和lightgbm这两个树模型了。那么我们该如何进行调试参数呢？哪些参数是最重要的，需要调整的，哪些参数比较一般，这两个模型又该如何通过代码进行调用呢？下面是一张总结了xgboost，lightbgm，catboost这三个模型调试参数的一些经验 ...

1.下载whl lightgbm的whl下载地址 2.输入命令 3.验证是否成功 ...

在此之前，调参要么网格调参，要么随机调参，要么肉眼调参。虽然调参到一定程度，进步有限，但仍然很耗精力。 自动调参库hyperopt可用tpe算法自动调参，实测强于随机调参。 hyperopt 需要自己写个输入参数，返回模型分数的函数（只能求最小化，如果分数是求最大化的，加个负号），设置参数空间 ...

1. 参数速查 使用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 ...

本文重点阐述了xgboost和lightgbm的主要参数和调参技巧，其理论部分可见集成学习,以下内容主要来自xgboost和LightGBM的官方文档。 xgboost Xgboost参数主要分为三大类： General Parameters（通用参数）：设置整体功能 Booster ...