lightgbm参数设置

LightGBM是一种高效的梯度提升框架，支持分类、回归等任务。以下是一些常用的LightGBM参数设置，供参考：

1. boosting_type: 指定提升类型，可选值为gbdt、dart和goss，默认为gbdt。

2. objective: 指定损失函数，可选值包括regression、binary、multiclass等。

3. num_leaves: 指定叶子节点的数量，默认为31。

4. learning_rate: 指定学习率，用于控制每次迭代的步长，默认为0.1。

5. n_estimators: 指定弱分类器的数量，默认为100。

6. min_data_in_leaf: 指定每个叶子节点最少的样本数，默认为20。

7. max_depth: 指定决策树的最大深度，默认为-1，表示不限制深度。

8. feature_fraction: 指定每次迭代时随机选择特征的比例，默认为1.0。

9. bagging_fraction: 指定每次迭代时随机选择数据的比例，默认为1.0。

10. lambda_l1: 指定L1正则化项的权重，默认为0.0。

11. lambda_l2: 指定L2正则化项的权重，默认为0.0。

需要注意的是，LightGBM还有很多其他的参数可供设置，具体可以参考官方文档。在实际应用中，需要根据数据情况和任务类型选择合适的参数，并通过交叉验证等方法进行调优。