一、GBDT类库弱学习器参数 参数分为三类 第一类:Miscellaneous Parameters: Other parameters for overall functio ...
. 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 max depth 。它的值的设置应该小于 max depth ,否则可能会导致过拟合。 对于非平衡数据集:可以param is unbalance true Bagging参数:bag ...
2019-03-28 17:12 0 2672 推荐指数:
一、GBDT类库弱学习器参数 参数分为三类 第一类:Miscellaneous Parameters: Other parameters for overall functio ...
待添加,先占个坑 一、参数速查 1.通用参数 2.性能参数 3.处理单元设置 二、分类 三、回归 ...
等等。 缺点:算法参数过多,调参负责,对原理不清楚的很难使用好XGBoost。不适合处理超高维特征数 ...
1. 回归 训练了两个回归器,GBDT和Xgboost,用这两个回归器做stacking 使用之前已经调好参的训练器 gbdt_nxf = GradientBoostingRegressor(learning_rate=0.06,n_estimators=250 ...
一、LightGBM简介: 所属:boosting迭代型、树类算法 适用范围:回归/分类/排序 LightGBM工具包:lightGBM英文文档 | lightGBM中文文档 论文链接 优点: 基于Histogram的决策树算法 带深度限制 ...
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 ...
大部分内容参考自《Machine Learning Yearning》 Bias 和 Variance 偏差(bias)是指算法在训练集上的偏差,也就是错误率,错误越大偏差越大,欠拟合 ...
# lightgbm调参方法cv 代码github地址 ...