'subsample'

在 XGBoost 中，'subsample' 是一种训练集的抽样方法，它表示每次构建树模型时，使用的训练集占总训练集的比例。例如，当 subsample=0.8 时，每次构建树模型时，将从总训练集中随机抽取 80% 的样本进行训练，这样可以有效地减少过拟合的风险。

在实际使用中，可以通过交叉验证等技术来选择最优的 subsample 值。通常情况下，较小的 subsample 值会导致模型的方差增大，而较大的 subsample 值则会导致模型的偏差增大，因此需要根据实际情况进行调整。

相关问题

subsample作用

Subsampling是一种在自然语言处理中常用的技术，它的目的是减少输入序列中的词数，同时保留输入序列中的重要信息，从而提高模型的训练和推断效率。

在文本分类和语言建模等任务中，输入文本往往非常长，包含许多不必要的词汇，如停用词等。这些无关的词汇会显著增加输入序列的长度，导致模型的训练和推断效率降低。使用Subsampling技术可以有效地减少输入序列中的词数，提高模型的训练和推断效率。

Subsampling技术的实现方式是随机丢弃一些高频词，保留一些低频词，从而达到减少输入序列长度的目的。具体地，每个词被保留的概率为：

$$P(w_i)=\frac{f(w_i)^{0.75}}{\sum_{j=1}^{n} f(w_j)^{0.75}}$$

其中，$f(w_i)$表示词$w_i$在整个训练语料中出现的次数，$n$表示语料库中所有词的总数。通过这种方式，高频词被丢弃的概率更高，低频词被保留的概率更高，从而达到减少输入序列长度的目的。

lightgbm的subsample

LightGBM中的subsample参数是用于控制每次迭代时使用的样本比例。它可以帮助减轻过拟合的现象，提高模型的泛化能力。

subsample的默认值为1，表示使用所有的训练数据进行训练。如果将其设置为0.8，那么每次迭代时将随机选择80%的训练数据进行训练。这种随机抽样的方式可以减少训练时间，同时也可以减少模型对于噪声的敏感度。

在实际应用中，subsample的取值一般在0.5到1之间，可以根据数据集的大小和模型的复杂度来进行调整。如果数据集较小或者模型较简单，可以适当增加subsample的取值；如果数据集较大或者模型较复杂，可以适当降低subsample的取值。