lightGBM中n_estimators的参数范围

在lightGBM中，n_estimators参数是指要训练的树的数量。它的参数范围取决于你的数据集和模型的复杂度，一般建议在100-1000之间选择一个合适的值。

具体来说，你可以通过以下方式来选择n_estimators的值：

1. 手动调整：通过尝试不同的值并比较模型性能来选择最佳的n_estimators值。可以使用交叉验证等技术来评估模型性能。

2. 网格搜索：使用网格搜索技术来遍历不同的n_estimators值，以找到最佳的值。

3. 随机搜索：使用随机搜索技术来随机选择不同的n_estimators值，并评估模型性能，以找到最佳的值。

总之，n_estimators的参数范围应该是在你的数据集和模型上进行实验，找到最佳的值。

相关问题

LightGBM中n-estimators的调整范围

LightGBM中n_estimators的调整范围取决于数据集的大小和复杂度。通常情况下，n_estimators的取值范围可以从几百到几千。在实践中，可以通过交叉验证来尝试不同的n_estimators取值，以选择最优的参数。对于较小的数据集，可以尝试较小的n_estimators值，例如100-500。而对于较大的数据集，则可以尝试更大的n_estimators值，例如1000-5000。但是需要注意的是，在选择n_estimators时，需要权衡模型的复杂度和训练时间，以获得最佳的性能和效率。

Lightgbm回归的默认参数

LightGBM回归任务的默认参数如下：

boosting_type = 'gbdt'
num_leaves = 31
max_depth = -1
learning_rate = 0.1
n_estimators = 100
subsample_for_bin = 200000
objective = None
class_weight = None
min_split_gain = 0.0
min_child_weight = 0.001
min_child_samples = 20
subsample = 1.0
subsample_freq = 0
colsample_bytree = 1.0
reg_alpha = 0.0
reg_lambda = 0.0
random_state = None
n_jobs = -1
silent = True
importance_type = 'split'