GBDT调参总结

最新推荐文章于 2020-12-24 18:03:23 发布
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分类专栏： AI理论
原文链接：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html
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博客围绕GBDT调参展开，虽未给出具体内容，但从标题可知核心是对GBDT调参进行总结，GBDT在机器学习领域有重要应用，调参对其性能优化至关重要。

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GBDT的模型评估与超参数调整
AI天才研究院
07-28 441
GBDT的模型评估与超参数调整 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：GBDT, 模型评估, 超参数调整, 决策树, 算法优化 1. 背景介绍 1.1
scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结
悠悠的博客
03-08 873
在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。 1. scikit-learn GBDT类库概述 　　　　在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为G
GBDT调参
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import pandas as pd import numpy as np ...
GBDT调参指南
weixin_34221036的博客
05-27 3574
GBDT分类器和回归器的大部分参数都是相同的，除了损失函数的选项有些不同，因此下面我们统一说明各个参数的意义以及在什么情境下做什么调整方法。 一、GBDT的boosting框架参数 1.n_estimators:代表弱学习器的最大个数，即最多训练多少棵树。这个值过大导致过拟合，过小导致欠拟合.默认值为100. 2.learning_rate：每个弱学习器都有一个权重参数，默认值0.1，取值范围0-...
GBDT调参心得
weixin_44070747的博客
06-22 376
scikit-learn GBDT类库概述 　在scikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同。这些参数中，类似于Adaboost，我们把重要参数分为两类，第一类是Boosting框架的重要参数，...
python梯度提升回归树_scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结
weixin_39860108的博客
12-08 1040
在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。1.scikit-learn GBDT类库概述在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参...
python xgboost调参_模型融合---Xgboost调参总结
weixin_39818691的博客
12-24 846
一、xgboost简介：全称：eXtreme Gradient Boosting作者：陈天奇(华盛顿大学博士)基础：GBDT所属：boosting迭代型、树类算法。适用范围：分类、回归优点：速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支持自定义损失函数等等。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据。二、参数速查参数分为三类：通用参数：宏观函...
Scikit-learn GBDT算法库总结与实践
NLP_谢立侠
12-07 2324
        上篇我们对传统的GBDT算法原理进行了总结，相信大家对GBDT的算法原理有了一定的了解。本篇我们就探讨Scikit-learn中GBDT算法库的使用。         本篇我们先对Scikit-learn中GBDT算法库进行概述；再分别介绍Boosting框架的常用参数和基学习器CART回归树的常用参数...
R语言编写的GBDT算法
03-15
R语言GBDT算法
百度GBDT源码
01-25
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。
gbdt调参
cranberrycookie的博客
04-06 808
参考：刘建平的文章，结合gridsearch试着调参找出最优模型。http://www.cnblogs.com/pinard/category/894692.html评估参数：虽然 MSE 常用于机器学习，但它既不是唯一实用的损失函数，也不是适用于所有情形的最佳损失函数。MSE: Mean Squared Error 均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; MSE可以评价数据的变化程度...
机器学习笔记04梯度提升树(GBDT)调参
yali_shiduode的博客
06-11 991
# -*- coding: utf-8 -*- ''' 数据: train_modified ''' ''' scikit-learn 梯度提升树(GBDT)算法类库 GBDT分类类: GradientBoostingClassifier; GBDT回归类: GradientBoostingRegressor GBDT类库boosting框架参数 (1)n_estimators(最大的弱学习...
GBDT调参笔记
浅笑古今的博客
11-05 484
转：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html　 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相...
gbdt调参过程
weixin_30667649的博客
12-19 281
二分类GBDT调参过程： Aarshay Jain对Gradient Tree Boosting总结了一套调参方法，如何衡量参数对整体模型性能的影响力呢？基于经验，Aarshay提出他的见解：“最大叶节点数”（max_leaf_nodes）和“最大树深度”（max_depth）对整体模型性能的影响大于“分裂所需最小样本数”（min_samples_split）、“叶节点最小样本数”（min_sa...
LightGBM调参
最新发布
03-22
### LightGBM 参数调优最佳实践 #### 提升模型性能的核心策略 为了使 LightGBM 模型达到更好的性能，可以从以下几个方面入手： 1. **加速计算过程** - 使用分布式或多机训练来分担计算压力[^2]。 - 启用 GPU 支持版本的 LightGBM 来显著加快训练速度。 - 设置较小的最大树深 (`max_depth`) 或较大的最小叶节点样本数 (`min_data_in_leaf`) 以控制单棵树的复杂度。 2. **减少过拟合的风险** - 增加 `min_data_in_leaf` 和 `min_sum_hessian_in_leaf` 的值可以防止模型学习到噪声数据。 - 训练较少的树并通过早停机制 (`early_stopping_rounds`) 防止过度拟合训练集[^3]。 - 减少候选分裂的数量通过设置 `feature_fraction`, `bagging_fraction`, 和 `bagging_freq` 等参数。 3. **提升预测精度** - 利用交叉验证方法（如 `lgb.cv()`），动态调整超参数组合并监控验证集上的表现变化。 - 如果存在类别特征，则应显式声明这些列作为分类变量而非数值处理方式，这有助于保持原始信息结构而不引入额外维度爆炸问题[^4]。 以下是基于上述原则的一个简单示例代码用于展示如何执行基本的参数搜索流程: ```python import lightgbm as lgb from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV # 加载数据集 data = load_breast_cancer() X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2) train_set = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) val_set = lgb.Dataset(X_val, label=y_val) params = { 'objective': 'binary', 'metric': 'auc' } # 定义网格搜索范围 param_grid = { 'boosting_type': ['gbdt'], 'num_leaves': [31, 63], 'learning_rate': [0.01, 0.1], 'n_estimators': [100, 500], 'min_child_samples': [20, 50], 'subsample': [0.7, 1.0] } bst = lgb.LGBMClassifier(**params) grid_search = GridSearchCV(estimator=bst, param_grid=param_grid, cv=3, scoring='roc_auc') grid_search.fit(X_train, y_train) print(f'Best parameters found: {grid_search.best_params_}') ``` 此脚本展示了利用 Scikit-Learn 中封装好的接口来进行自动化参数寻优的过程。它尝试不同的配置选项，并最终报告最优的一组设定及其对应的 AUC 得分。 #### 总结 通过对 LightGBM 不同类型的参数进行合理调节能够有效改善模型的表现力与泛化能力。具体操作时需综合考量任务特点、硬件条件等因素制定个性化的优化方案。
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