调个参数可好

已于 2022-02-12 00:22:11 修改
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分类专栏： 大幅度 文章标签： 机器学习 深度学习 逻辑回归
于 2021-03-23 14:28:23 首次发布
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clf = LGBMClassifier(num_leaves=90,max_depth=7,n_estimators=1000,learning_rate=0.1,bagging_fraction=0.9,bagging_freq=80,max_bin=250,min_data_in_leaf=31,feature_fraction=0.6)#frac就是选多少特征来训练

花一天时间做一个高质量飞机大战游戏，过万字Unity完整教程！漂亮学妹看了直呼666！
努力前行，总会成为自己心中的那道光
06-07 26万+
Unity制作飞机大战。本篇文章完整的介绍了使用Unity引擎制作一个飞机大战的小游戏，附带游戏过程，截图和讲解，最后附带工程源码，请品尝！
【PHP】PHP5.4.0版本ChangeLog详解（上）
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06-05 3052
前言随着大量的框架使用composer和namespace，渐渐的线上环境也从之前的5.3变成了5.4或者5.5甚至5.6，随着7月份PHP7的发布，会有更多的公司采用新版本。之前好久就想写这样的一片文章，来说明下各个版本的差异，这次算是拿出时间了。这次的是第一篇，目前规划写三篇 PHP5.4.0 PHP5.5.0 PHP5.6.0 一方面是对自己的知识的整理，一方面是对自己的一次提升。官方说明官
LGBMClassifier参数
starmoth的博客
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1.boosting_type=‘gbdt’# 提升树的类型 gbdt,dart,goss,rf 2.num_leavel=32#树的最大叶子数，对比xgboost一般为2^(max_depth) 3.max_depth=-1#最大树的深度 4.learning_rate#学习率 5.n_estimators=10: 拟合的树的棵树，相当于训练轮数 6.subsample=1.0: 训练样本采样率...
Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战
张陈亚的博客
02-27 2054
Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战
记录2024年的一次lightgbm 夯实的调参流程
LY的博客
08-23 1891
使用lgb自带的cv来计算，先限定learning_rate为0.1，这样调整别的参数的时候可以迭代得更快一些。最优参数为:{'bagging_fraction': 0.4, 'feature_fraction': 0.4}最优参数为:{'lambda_l1': 0.3, 'lambda_l2': 0.08}这里选择先粗调再细调的策略，偷懒的话也可以直接细调，一步到位，但是代码会跑的久一些。最优参数为:{'num_leaves': 55}最优参数为:{'num_leaves': 38}
LightGBM参数优化
最新发布
2302_80204334的博客
12-24 1467
LightGBM 的调参需要结合业务场景和数据特点，通常从基础参数入手，逐步优化正则化、采样和学习率等参数。通过合理利用早停和自动化搜索工具（如网格搜索、贝叶斯优化），可以高效找到最优参数组合。同时，特征工程和模型评估方法也是影响调参效果的重要因素。
LightGBM调参练习——使用自带数据集
weixin_43615654的博客
11-16 2963
基本参考：https://blog.youkuaiyun.com/u012735708/article/details/83749703 调参流程 1.选择较高的学习率，大概0.1附近，为了加快收敛速度。 2.对决策树基本参数调参 3.正则化参数调参 4.降低学习率，为了最后提高准确率。 1.学习率和迭代次数 learning_rate = 0.1 →boosting/boost/boosting_type，...
Lightgbm的重要参数
weixin_44245188的博客
04-10 1438
​如果你设置的深度很深，但又无法向下分裂，LGBM就会提示warning，无法找到可以分裂的了，说明数据质量已经达到了极限了。lambda_l1 和 lambda_l2 对应着 L1 和 L2 正则化，和 XGBoost 的 reg_lambda 和 reg_alpha 是一样的，对叶子节点数和叶子节点权重的惩罚，值越高惩罚越大。一般的搜索范围可以在 (0, 100)。下面是参数的设置，Optuna比较常见的方式suggest_categorical，suggest_int，suggest_float。
node-tail:node.js的另一个简单尾部实现
05-10
创建实例时，你需要提供文件路径作为参数。一旦实例化，`Tail`对象会监听文件的变化，并通过事件驱动的方式将新内容传递给你的回调函数。 以下是如何使用`node-tail`的基本示例： ```javascript const Tail = ...
react-native-scroll-direction：一个ScrollView和FlatList，尝试公开用户滚动的方向
02-14
在以上代码中，`onScrollDirectionChange`回调会在滚动方向改变时被调用，参数`direction`包含了当前的滚动方向。这样，你就可以根据这个信息来实现自定义的逻辑。 总的来说，`react-native-scroll-direction`是一...
android仿微信图片视频选择器，视频图片选择分离。视频选择一个图片选择9个。
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先上效果图，无图无真相，如果是你需要的，那么继续往下看。 下面我将分两块给大家讲一下怎么解决的问题。 第一块就是快速定位问题所在，并解决选择问题。 第二块就是按照思路来定位问题，然后给大家11讲解解决步骤。毕竟授人鱼不如授人以渔 第一块 1.先去git上下载大神的项目，git地址 https://github.com/LuckSiege/PictureSel...
LightGBM高级教程：自动调参与超参数优化
Echo_Wish
02-28 2469
通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用不同的技术进行LightGBM的自动调参和超参数优化。您可以根据自己的需求选择适合的方法来优化LightGBM模型的性能。Random Search是另一种常用的参数搜索方法，它通过在参数空间中随机采样来搜索最优的参数组合。Hyperopt是一种基于贝叶斯优化的超参数优化工具，它可以在较少的迭代次数下找到较好的参数组合。Grid Search是一种常用的参数搜索方法，它通过指定一组参数的候选值来搜索最优的参数组合。
【模型参数优化】网格搜索对随机森林分类模型进行参数寻优【附python实现代码】
学无止境、积少成多、厚积薄发
05-04 2591
网格搜索对随机森林分类模型进行参数寻优【附python实现代码】
网格搜索调参-基于LightGBM算法分类器
gao_的博客
11-14 3246
LightGBM，是基于树结构的分类器模型，其基本思想是对所有特征都按照特征的数值进行排序，找到一个特征上的最好分割点，将数据分裂成左右子节点。这种算法有很多的优点，比如更快的训练效率、更高的准确率、支持并行化学习、大规模数据的处理等。由于涉及参数众多，如何寻找一组合适的参数就显得尤为重要，本文以LightGBM分类器为例，利用网格搜索寻找最优的参数组合。
lightgbm实战-二分类问题（贝叶斯优化下调参方法）
rong_king_的博客
09-04 7867
# use bayes_opt from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score,KFold from bayes_opt import BayesianOptimization import numpy as np # 产生随机分类数据集，10个特征，
贝叶斯优化原理及应用[附XGBoost、LightGBM超参数调优代码][scikit-optimize]
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近年来机器学习和深度学习算法被越来越广泛的应用于解决对未知数据的预测问题。由于超参数的选择对模型最终的效果可能有极大的影响，为了使模型达到更好的效果，通常会面临超参数调优问题。但如何选择合适的超参数并没有一个明确的指导，并且同一模型面对随时间变化的数据，其超参数的选择都可能需要随着数据变化进行调节，更何况是原本就分布不同的两份数据。因此，人工指定超参数通常是根据经验或随机的方法进行尝试，深度学习里...
天池- IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测新手入门经历（三：lightgbm调参、ensemble）
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lightgbm参数解释boosting = ‘gbdt‘，迭代器选’rf’效果略优is_unbalance=True，实际数据的样本是不均衡的，但是设置该参数导致迭代效果变差       bagging_fraction=0.7,       bagging_freq =1,使用了bagging方法，随机选择了70%的数据进行训练，每1步迭代做一次bagging效果无明显提高，但是理应有所提高。...
LightGBM 重要参数、方法、函数理解及调参思路、网格搜索（附例子）
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VariableX的博客
07-10 7万+
文章目录一、LightGBM 原生接口重要参数训练参数预测方法绘制特征重要性分类例子回归例子二、LightGBM 的 sklearn 风格接口LGBMClassifier基本使用例子LGBMRegressor基本使用例子三、LightGBM 调参思路四、参数网格搜索 与 xgboost 类似，LightGBM包含原生接口和 sklearn 风格接口两种，并且二者都实现了分类和回归的功能。如果想了解一些理论性的内容，可以看看之前的文章：LightGBM 相关知识理解 一、LightGBM 原生接口 重要参数
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