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机器学习之决策树算法:XGBoost、LightGBM和CatBoost
clrance: 因为LightGBM是用了leaf-wise的梯度提升算法,跟您文中所述容易过拟合,容易陷入深度较高的数据里面,所以要用params = {'max_depth' = 3 },通常最大深度默认是-1,小于等于0都是属于无限制最大深度,我常用的调参是[3,5,7,9,12,15],在信贷风控里面lightGBM是最快最好的,调整了最大深度就不会有过拟合情况了。具体参数还是需要自己调或者用深度算法自动调参。再弄一个损失函数去评估调参模型哈哈哈哈哈。 |
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