mmlspark.lightgbm.LightGBMClassifier参数说明

mmlspark.lightgbm.LightGBMClassifier 是一个用于二元分类和多类分类的机器学习模型,它是基于 Microsoft ML for Apache Spark (MMLSpark) 库的。这个类是为了在Spark环境中使用LightGBM实现,提供了大量的参数用于调整模型。下面是一些主要参数的详细中文描述:

  • baggingFraction (float): Bagging的比例,用于控制每次迭代时数据的采样比例。

  • baggingFreq (int): Bagging的频率,表示每几次迭代执行一次bagging。

  • baggingSeed (int): Bagging的随机种子。

  • binSampleCount (int): 在计算直方图bins时考虑的样本数量。

  • boostFromAverage (bool): 是否将初始分数调整为标签的平均值以加快收敛速度。

  • boostingType (object): Boosting类型,默认为gbdt(梯度提升决策树)。可选项包括gbdtgbrtrf(随机森林)、dart(Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees)、goss(基于梯度的单边采样)等。

  • categoricalSlotIndexes (list): 分类列的索引列表,即特征列中的槽位索引。

  • categoricalSlotNames (list): 分类列槽位名称的列表,即特征列中的槽位名称。

  • chunkSize (int): 用于指定将Java数据复制到原生时的块大小。如果设置过高,可能会浪费内存;如果设置过低,可能会降低数据复制的性能。

  • earlyStoppingRound (int): 早停轮数,如果一定数量的迭代中,评估指标没有改善,则停止训练。

  • featureFraction (float): 特征采样比例,用于每次迭代时随机选择部分特征进行训练,以减少过拟合。

  • featuresCol (object): 特征列名称。

  • learningRate (float): 学习率或收缩率。

  • maxDepth (int): 树的最大深度。

  • minDataInLeaf (int): 一个叶子节点上的最小数据数量,可以用来处理过拟合。

  • numIterations (int): 迭代次数,LightGBM会构建num_class * num_iterations棵树。

  • numLeaves (int): 叶子的数量,过多会增加模型复杂度,可能导致过拟合。

  • objective (object): 目标函数,对于回归问题可以是regression_l2regression_l1等,对于分类问题可以是binarymulticlass等。

  • predictionCol (object): 预测结果的列名。

  • probabilityCol (object): 预测概率的列名,注意,并非所有模型都输出校准良好的概率估计。

  • rawPredictionCol (object): 原始预测(即置信度)的列名。
    当然,接着前面的介绍,这里补充其他一些关键参数的详细描述:

  • lambdaL1 (float): L1正则化项,用于控制模型的复杂度,防止过拟合。

  • lambdaL2 (float): L2正则化项,同样用于控制模型的复杂度,防止过拟合。

  • leafPredictionCol (object): 预测叶节点索引的列名。

  • matrixType (object): 指定构建的原生LightGBM矩阵是稀疏还是密集的,选项包括auto(自动),sparse(稀疏)或dense(密集)。默认值是auto,会根据前十行数据来决定类型。

  • maxBin (int): 最大的bin数量,用于特征分割。

  • maxBinByFeature (list): 每个特征的最大bin数量。

  • maxDeltaStep (float): 用于限制树叶输出的最大值。

  • maxDrop (int): 在一次boosting迭代中丢弃的最大树的数量。

  • metric (object): 在评估数据上要评估的指标。

  • minGainToSplit (float): 执行分割的最小增益。

  • minSumHessianInLeaf (float): 一个叶子节点上的最小Hessian之和。

  • modelString (object): 用于再训练的LightGBM模型字符串。

  • negBaggingFraction (float): 负Bagging比例。

  • numBatches (int): 如果大于0,在训练时将数据分成几个批次。

  • parallelism (object): 树学习的并行模式,可以设置为data_parallelvoting_parallel

  • posBaggingFraction (float): 正Bagging比例。

  • repartitionByGroupingColumn (bool): 按分组列重新分配训练数据,默认开启。

  • skipDrop (float): 在boosting迭代中跳过dropout过程的概率。

  • slotNames (list): 特征列中槽位的名称列表。

  • thresholds (list): 在多类分类中调整预测每个类的概率的阈值。数组长度必须等于类的数量,值必须大于0,但最多有一个值可以是0。

  • timeout (float): 超时时间,以秒为单位。

  • topK (int): 在Voting parallel中使用的top_k值,设置更大的值可以得到更准确的结果,但会减慢训练速度。必须大于0。

  • uniformDrop (bool): 在dart模式中设置为true以使用均匀drop。

  • useBarrierExecutionMode (bool): 使用屏障执行模式,该模式使用屏障阶段,默认关闭。

  • useSingleDatasetMode (bool): 使用单数据集执行模式来创建每个执行器上的单个原生数据集(单例),以减少内存和通信开销。注意在本地模式运行spark时此功能被禁用。

  • validationIndicatorCol (object): 指示该行是用于训练还是验证的。

  • verbosity (int): 详细程度,小于0是Fatal,等于0是Error,等于1是Info,大于1是Debug。

  • weightCol (object): 权重列的名称。

  • xgboostDartMode (bool): 设置为true以使用xgboost的dart模式。

这些参数为用户提供了广泛的灵活性来定制和优化模型,以适应不同的数据特征和业务需求。
这些参数允许用户根据具体的数据集和任务需求调整模型的行为,以达到最佳的模型性能。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/734688.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数据分析之Excel的使用

数据分析之Excel的使用 SUM()求和SUMIF()单条件求和SUMIFS()多条件求和日期函数YEAR()提取年份MONTH()提取月份DAY()提取日 SUBTOTAL()聚合函数IF()函数IF嵌套 VLOOKUP()搜索取值MATCH()返回行值或列值INDEX()定位取值 SUM()求和 SUMIF()单条件求和 SUMIFS()多条件求和 日期…

python的类修饰器

类修饰器有 staticmethodclassmethod staticmethod 函数传参不会传实例 classmethod 函数传参的第一个参数是类,不是实例

nacos闪退无法正常启动bug

配置java的时候要配置JAVA_HOME 不能直接在path中用jdk的bin路径,不然会报错,虽然你能够正常使用java,但还是会报错 这是报错信息 //bin/java -Djava.ext.dirs//jre/lib/ext://lib/ext -server -Xms2g -Xmx2g -Xmn1g -XX:MetaspaceSize128…

vue中性能优化

目录 1. 编码优化 2. 源码优化 3. 打包优化 4. 利用 Vue Devtools 总结 Vue.js 作为一个强大的前端框架,提供了丰富的功能和工具来帮助开发者构建高效的 Web 应用。然而,在开发过程中,性能优化仍然是一个需要关注的问题。以下是对 Vue.j…

华为OD机考-C卷

文章目录 攀登者问题停车场最短路径 攀登者问题 24/03/09 20:50~23:10 攀登者喜欢寻找各种地图,并且尝试攀登到最高的山峰。地图表示为一维数组,数组的索引代表水平位置,数组的元素代表相对海拔高度。其中数组元素0代表地面。一个山脉可能有多…

GTH手册学习注解

CPLL的动态配置 终于看到有这个复位功能了 QPLL SWITCHing需要复位 器件级RESET没发现有管脚引出来 两种复位方式,对应全复位和器件级复位 对应的复位功能管脚 改那个2分频的寄存器说明段,复位是自动发生的?说明可能起效了,但是分…

Linux 之七:Linux 防火墙 和进程管理

防火墙 查看防火墙 查看 Centos7 的防火墙的状态 sudo systemctl status firewalld。 查看后,看到active(running)就意味着防火墙打开了。 关闭防火墙,命令为: sudo systemctl stop firewalld。 关闭后查看是否关闭成功,如果…

python 判断操作系统是windows 还是linux

下载脚本之后需要先判断是windows还是linux,如果是windows的话,下载完成之后需要等待用户操作才能进行安装,安装之后需要先在windows上安装openssh 在Python中,你可以使用platform模块来判断当前操作系统是Windows还是Linux。以下…

leetcode必刷题 96.不同的二叉搜索树

一、问题描述: 给你一个整数 n ,求恰由 n 个节点组成且节点值从 1 到 n 互不相同的 二叉搜索树 有多少种?返回满足题意的二叉搜索树的种数。 二、解题思路: 二叉树是由根节点,左右子树组成的,二叉搜索树要…

提高驾驶安全性 | 基于ACM32 MCU的胎压监测仪方案

概述 胎压监测系统 作为车辆的基础部件,轮胎是影响行车安全不可忽视的因素之一。据统计,中国每年由胎压问题引起轮胎爆炸的交通事故约占 30%,其中 50%的高速交通事故是由车辆胎压异常引起。因此,准确实时地监测车辆在行驶过程中…

Java虚拟机(JVM)元数据区存放的内容

类元数据 元数据区(在HotSpot虚拟机中也称为Metaspace)主要存放了类的元数据信息,如类的名称、访问修饰符、常量池、字段描述、方法描述等。 运行时常量池 运行时常量池是每个类或接口的常量池表的运行时表示形式,包含了若干种不…

Curriculum Manager for Source Selection in Multi-Source Domain Adaptation

GRL: gradient reversal layer,CM: Curriculum Manager 辅助信息 作者未提供代码

PokéLLMon 源码解析(四)

.\PokeLLMon\poke_env\exceptions.py """ This module contains exceptions. """# 定义一个自定义异常类 ShowdownException,继承自内置异常类 Exception class ShowdownException(Exception):"""This exception is …

openssl3.2 - exp - generate prime

文章目录 openssl3.2 - exp - generate prime概述笔记END openssl3.2 - exp - generate prime 概述 openssl3.2.命令行可以生成质数 openssl prime -generate -bits 256 -hex -safe 单步调试openssl.exe工程, 整理了一个函数, 用openssl API来产生质数. openssl命令行是将结果…

2024/3/10打卡借教室——二分+差分

题目 在大学期间,经常需要租借教室。 大到院系举办活动,小到学习小组自习讨论,都需要向学校申请借教室。 教室的大小功能不同,借教室人的身份不同,借教室的手续也不一样。  面对海量租借教室的信息,我们自…

IDEA打开项目文件目录不见了

偶尔发生新拉下来的代码,或者旧代码修改了包名,项目名称等,idea左侧project一栏不显示代码的文件目录。例如下面此时不要慌张,不用删除项目重新拉取,通过以下方式解决: 本人尝试能够解决,如果无…

c# 二分查找(迭代与递归)

二分搜索被定义为一种在排序数组中使用的搜索算法,通过重复将搜索间隔一分为二。二分查找的思想是利用数组已排序的信息,将时间复杂度降低到O(log N)。 二分查找算法示例 何时在数据结构中应用二分查找的条件: 应用二分查找算法&#xff1a…

stable diffusion faceswaplab换脸插件报错解决

错误提示: ERROR - Failed to swap face in postprocess method : apply_overlay() takes 3 positional arguments but 4 were given 打开插件对应目录: \sd-webui-aki-v4.6.1\extensions\sd-webui-faceswaplab\scripts\faceswaplab_utils中 imgutil…

架构:Apache Kafka Connect实现sqlserver数据实时同步

实现Apache Kafka Connect与SQL Server之间的实时数据同步,您可以使用Kafka Connect的JDBC Source Connector。以下是一个基本的步骤: 1. 安装Kafka Connect:确保您已经安装了Apache Kafka 和 Kafka Connect。您可以从Apache Kafka的官方网站…

Servlet API 详细讲解

Servlet API 详细讲解 API就是一组类和方法的集合,servlet 中的 类是非常多的,咱们只需要学习 3个类即可。 HttpServletHttpServletRequest(服务器如何读取客户端响应)HttpServletResponse(服务器如何把响应返回给客…