parameters = { 'min_child_samples': [18,19,20,21,22], 'min_child_weight': [0.001,0.002,0.01,0.1], }
时间: 2023-05-22 16:00:45 浏览: 53
这是一个参数字典,其中包含了两个参数:min_child_samples 和 min_child_weight,分别对应着决策树模型中的最小子节点样本数和最小子节点权重。这个字典中列出了不同的取值范围,可以用于调参。
相关问题
min_child_samples作用
min_child_samples是LightGBM中的一个参数,它指定了每个决策树节点(非叶子节点)必须要包含的最小训练样本数。如果某个节点的样本数小于该值,则该节点将不再分裂(成为叶子节点),这可用于防止过拟合。
min_child_samples的取值应该根据数据集的大小和特征维度进行调整。如果数据集较小,可以选择较小的值,例如100。如果数据集较大,可适当增大该值,例如1000或更大。较大的值可以降低模型的方差,但可能会增加偏差。因此,需要根据实际情况和交叉验证结果进行调整。
min_child_samples详解
min_child_samples是LightGBM中的一个参数,它指定了每个决策树节点最少需要的样本数。当样本量较大时,可以适当增大该参数以加快训练速度,但是如果样本量较小,则应该减小该参数以避免过拟合。