r语言lightgbm调参

在R语言中，调参LightGBM可以通过以下步骤进行：

1. 首先，定义参数params。这些参数包括学习率(learning_rate)、叶子节点数(num_leaves)、最大箱数(max_bin)、每个箱中的最小数据量(min_data_in_bin)、特征采样比例(feature_fraction)、最小叶子节点权重和(min_sum_hessian)、L1正则化系数(lambda_l1)、L2正则化系数(lambda_l2)、dropout比例(drop_rate)和最大dropout次数(max_drop)。\[2\]

2. 接下来，使用定义的参数params和训练数据集(lgb_train)来训练LightGBM模型。可以使用lightgbm函数来创建模型，并指定参数params、训练数据集、迭代轮数(nrounds)和早停轮数(early_stopping_rounds)。还可以设置并行线程数(num_threads)来加速训练过程。\[2\]

3. 最后，使用训练好的模型对测试数据集进行预测。可以使用predict函数来进行预测，传入训练好的模型和测试数据集。\[2\]

需要注意的是，LightGBM还具有支持高效并行的优点。它原生支持特征并行、数据并行和基于投票的数据并行。这些并行化方法可以进一步提高训练速度。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [LightGBM 调参](https://blog.csdn.net/weixin_50304531/article/details/110868372)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [R语言 lightgbm 算法优化：不平衡二分类问题（附代码）](https://blog.csdn.net/tMb8Z9Vdm66wH68VX1/article/details/112416745)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]