lightgbmregressor所有参数及解释
时间: 2024-02-03 07:03:06 浏览: 25
以下是LightGBM中`LGBMRegressor`类的所有参数及其解释:
- `boosting_type`: 提升树类型,可选'gbdt', 'dart', 'goss'。默认为'gbdt'。
- `num_leaves`: 每棵树的叶子节点数。默认为31。
- `max_depth`: 每棵树的最大深度。默认为-1,表示没有限制。
- `learning_rate`: 学习率。每次迭代时更新权重的步长。默认为0.1。
- `n_estimators`: 树的数量。默认为100。
- `subsample_for_bin`: 用于构建直方图的样本数。默认为200000。
- `objective`: 目标函数。对于回归问题,设置为'regression'。对于分类问题,可选择'multiclass', 'binary'等。默认为'regression'。
- `class_weight`: 类别权重。适用于多分类问题。默认为None。
- `min_split_gain`: 分裂节点时的最小增益。默认为0。
- `min_child_weight`: 叶子节点的最小样本权重和。默认为1。
- `min_child_samples`: 叶子节点的最小样本数量。默认为20。
- `subsample`: 每次迭代中使用的样本比例。用于加速训练和防止过拟合。默认为1。
- `subsample_freq`: subsample的频率。每n次迭代执行一次subsample操作。默认为0,表示不使用。
- `colsample_bytree`: 每次迭代中使用特征的比例。用于加速训练和防止过拟合。默认为1。
- `reg_alpha`: L1正则化系数。默认为0。
- `reg_lambda`: L2正则化系数。默认为0。
- `random_state`: 随机种子。默认为None。
- `n_jobs`: 并行处理的数量。默认为-1,表示使用所有可用的CPU。
- `silent`: 是否输出训练过程。默认为True。
- `importance_type`: 特征重要性的计算方法。可选'gain', 'split'。默认为'gain'。
以上是`LGBMRegressor`类的所有参数及其解释。在使用LightGBM进行回归任务时,通常只需要调整其中的部分参数即可。