Catboost的feature_fraction、bagging_fraction默认值分别是什么

CatBoost是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法，它也有feature_fraction和bagging_fraction两个参数控制特征子抽样率和数据子抽样率。

CatBoost的feature_fraction默认值为1，表示在训练过程中使用所有的特征。如果需要进行特征子抽样，则需要手动设置该参数的值。

CatBoost的bagging_fraction默认值为1，表示在训练过程中使用所有的数据。如果需要进行数据子抽样，则需要手动设置该参数的值。

需要注意的是，设置feature_fraction和bagging_fraction时，建议先设置bagging_fraction，再设置feature_fraction。因为特征子抽样需要先按照bagging_fraction对数据进行采样，再对采样后的数据进行特征子抽样。

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LingGBM的feature_fraction和bagging_fraction都有默认值，分别为1.0和1.0。这意味着在训练过程中，LingGBM使用了所有的特征和所有的数据。如果需要使用特征子抽样和数据子抽样，则需要手动设置相应的参数。通常，特征子抽样率和数据子抽样率的取值范围在0.5到0.8之间，具体取值需要根据数据集大小和特征数量等因素进行调整。

feature_fraction is set=0.8, colsample_bytree=1.0 will be ignored. Current value: feature_fraction=0.8

这是一个关于 XGBoost 模型参数的问题，feature_fraction 是控制每次迭代中随机选择特征的比例，而 colsample_bytree 则是控制每棵树随机选择特征的比例。由于 feature_fraction 已经被设置为 0.8，因此 colsample_bytree 的设置将被忽略，当前的 feature_fraction 值为 0.8。