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 ...
本文链接:https: blog.csdn.net u article details . 概述在竞赛题中,我们知道XGBoost算法非常热门,是很多的比赛的大杀器,但是在使用过程中,其训练耗时很长,内存占用比较大。在 年年 月微软在GitHub的上开源了LightGBM。该算法在不降低准确率的前提下,速度提升了 倍左右,占用内存下降了 倍左右。LightGBM是个快速的,分布式的,高性能的基于决 ...
2019-08-28 17:07 0 655 推荐指数:
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 ...
# lightgbm调参方法cv 代码github地址 ...
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 ...
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 ...
这是个人在竞赛中对LGB模型进行调参的详细过程记录,主要包含下面六个步骤: 大学习率,确定估计器参数n_estimators/num_iterations/num_round/num_boost_round; 确定num_leaves和max_depth 确定 ...
鄙人调参新手,最近用lightGBM有点猛,无奈在各大博客之间找不到具体的调参方法,于是将自己的调参notebook打印成markdown出来,希望可以跟大家互相学习。 其实,对于基于决策树的模型,调参的方法都是大同小异。一般都需要如下步骤: 首先选择较高的学习率,大概0.1附近 ...
鄙人调参新手,最近用lightGBM有点猛,无奈在各大博客之间找不到具体的调参方法,于是将自己的调参notebook打印成markdown出来,希望可以跟大家互相学习。 其实,对于基于决策树的模型,调参的方法都是大同小异。一般都需要如下步骤: 首先选择较高的学习率,大概0.1 ...