🌟LightGBM调参笔记💡
发布时间：2025-04-04 23:56:04来源：
最近在用LightGBM做机器学习项目时，整理了一份调参小笔记，分享给大家！👇
首先，LightGBM的默认参数已经很强大，但适当调整能让模型表现更出色。最基本的是设置`boosting_type`，常见的有`gbdt`（梯度提升决策树）、`dart`（带dropout的梯度提升）和`goss`（梯度基于单边采样）。建议初学者从`gbdt`开始尝试。💪
其次，别忘了调整`num_leaves`（叶子节点数），这是影响模型复杂度的重要参数。值太大会导致过拟合，太小则可能欠拟合。推荐从31或63起步，逐步优化。🌲
此外，`learning_rate`和`n_estimators`也是关键。降低学习率并增加树的数量通常能提高模型精度，但要注意计算成本哦！⏳
最后，记得用交叉验证来评估不同参数组合的效果。不断试验，找到最适合你数据集的超参数组合吧！🔍✨
希望这份笔记对大家有所帮助！有任何问题欢迎留言讨论～💬
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