怎么仿别人的网站,域名注册平台哪个好,电子商务网站建设与维护ppt,app商城开发价格想象你是一位乐队指挥#xff0c;你的任务是协调乐队中的每位音乐家#xff0c;以演奏出一场完美的音乐会。每位音乐家#xff08;即决策树#xff09;擅长不同的乐器或乐章。在指挥过程中#xff0c;你通过调节各位音乐家演奏的强度#xff08;模型参数#xff09;你的任务是协调乐队中的每位音乐家以演奏出一场完美的音乐会。每位音乐家即决策树擅长不同的乐器或乐章。在指挥过程中你通过调节各位音乐家演奏的强度模型参数让他们共同合作最终演绎出一场精彩的音乐会。LightGBM 就像这位指挥通过调节各个“音乐家”决策树的表现合力预测数值型数据。 LightGBM 是一种基于梯度提升的算法它通过构建多个决策树来进行回归任务。它的优势在于速度快、内存占用低尤其适合于处理大型数据集和高维度数据以下是该模型中所有参数的详细解释
1. learning_rate学习率
作用控制每棵树对整体模型的贡献程度。通俗解释 想象乐队每位音乐家的演奏音量。learning_rate 就是你控制每位音乐家音量大小的旋钮。较小的音量较低的学习率使得乐队演奏更加和谐但需要更多的音乐家决策树来完成乐曲。较大的音量较高的学习率使得乐队演奏更快完成但可能会错失乐曲中的细节。 取值范围通常在 0.01 到 0.3 之间。
2. num_leaves叶子节点数
作用决定树的复杂度影响模型的学习能力。通俗解释 每个音乐家决策树能演奏的乐章数。num_leaves 控制了每个音乐家能演奏的复杂程度。更多的叶子节点意味着更复杂的乐章但可能导致过拟合。 取值范围通常在 20 到 150 之间。
3. max_depth最大深度
作用控制树的最大深度。通过限制深度来防止过拟合。通俗解释 决定每位音乐家能演奏的段落复杂度。较短的乐章较小的深度使得演奏更简单化避免复杂度过高导致混乱。 取值范围一般在 3 到 12 之间。
4. min_data_in_leaf叶子节点的最小数据量
作用控制每个叶子节点上的最小样本数量。通俗解释 想象音乐家演奏的每个段落至少需要一定数量的音符数据min_data_in_leaf 确保每段演奏具有足够的信息量来避免被误解。 取值范围一般在 1 到 100 之间。
5. min_sum_hessian_in_leaf叶子节点的最小 Hessian 和
作用控制每个叶子节点的最小 Hessian 和用于正则化。通俗解释 这是对音乐家演奏中复杂和谐度的一个控制确保每段演奏在乐理上的稳定性。 取值范围一般在 1e-3 到 10.0 之间。
6. bagging_fraction袋外采样比例
作用控制用于每棵树训练的数据比例。通俗解释 想象在音乐彩排中你不是每次都让所有音乐家参与而是让一部分音乐家参与bagging_fraction 控制了这种参与比例。 取值范围0.5 到 1.0通常设置为 0.8。
7. bagging_freq袋外采样频率
作用控制执行袋外采样的频率。通俗解释 指定乐队指挥在乐曲中更换不同音乐家的频率例如每隔几段乐谱就更换一次。 取值范围1 到 7通常设置为 1。
8. feature_fraction特征采样比例
作用控制每棵树使用的特征比例。通俗解释 类似于每位音乐家在每次演奏中只关注一定比例的音符特征而不是所有音符增加演奏的多样性。 取值范围0.5 到 1.0通常设置为 0.8。
9. lambda_l1L1 正则化
作用对模型施加 L1 正则化减少特征数量。通俗解释 通过对某些音乐家演奏的音量进行抑制保持乐队演奏的简洁性避免不必要的复杂度。 取值范围0.0 到 1.0。
10. lambda_l2L2 正则化
作用对模型施加 L2 正则化进一步减少特征复杂性。通俗解释 这是对音乐家演奏音量的另一种控制确保整体乐曲的和谐性。 取值范围0.0 到 1.0。
11. device计算设备
作用指定模型训练时使用的计算设备。通俗解释 就像是乐队指挥是否使用电子设备辅助指挥。在当前代码中使用 cpu 进行计算。 取值范围cpu 或 gpu。
总结 参数名称 通俗解释 作用 取值范围 learning_rate 控制每位音乐家的演奏音量 控制模型的学习步伐 0.01 到 0.3 num_leaves 决定每位音乐家能演奏的乐章数 控制树的复杂度 20 到 150 max_depth 每位音乐家能演奏的段落复杂度 限制树的深度防止过拟合 3 到 12 min_data_in_leaf 演奏每段乐章所需的最小音符数量 确保每段演奏的信息量 1 到 100 min_sum_hessian_in_leaf 控制演奏复杂度的和谐程度 正则化确保演奏稳定性 1e-3 到 10.0 bagging_fraction 彩排中参与的音乐家比例 引入随机性增加模型的多样性 0.5 到 1.0 bagging_freq 更换不同音乐家的频率 控制袋外采样频率 1 到 7 feature_fraction 每位音乐家关注的音符比例 控制每棵树使用的特征比例 0.5 到 1.0 lambda_l1 抑制某些音乐家演奏音量 L1 正则化减少特征数量 0.0 到 1.0 lambda_l2 控制演奏音量的和谐性 L2 正则化减少特征复杂性 0.0 到 1.0
相关参数的详细数学公式推导可看
LightGBM简易原理与超参数
