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(model) xgboost와 lightgbm 사용 시 default값 한 페이지에 붙여넣음IT 지식 창고 2020. 6. 18. 18:14
lightgbm은 document에 바로 나와있지만, xgboost는 링크를 타고타고타고 들어가서 git hub페이지까지 들어가야되서 매번 들어가서 확인하는게 귀찮아서 우선 붙여넣어 작성해놓습니다.
시간이 될때 정리하겠습니다.
Lightgbm
https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/pythonapi/lightgbm.LGBMRegressor.html
classlightgbm.LGBMRegressor(boosting_type='gbdt', num_leaves=31, max_depth=- 1, learning_rate=0.1, n_estimators=100, subsample_for_bin=200000, objective=None, class_weight=None, min_split_gain=0.0, min_child_weight=0.001, min_child_samples=20, subsample=1.0, subsample_freq=0, colsample_bytree=1.0, reg_alpha=0.0, reg_lambda=0.0, random_state=None, n_jobs=- 1, silent=True, importance_type='split', **kwargs)
xgboost
https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/doc/parameter.rst
- eta [default=0.3, alias: learning_rate]
- gamma [default=0, alias: min_split_loss]
- max_depth [default=6]
- min_child_weight [default=1]
- max_delta_step [default=0]
- subsample [default=1]
- sampling_method [default= uniform]
- colsample_bytree, colsample_bylevel, colsample_bynode [default=1]
- lambda [default=1, alias: reg_lambda]
- alpha [default=0, alias: reg_alpha]
- tree_method string [default= auto]
- sketch_eps [default=0.03]
- scale_pos_weight [default=1]
- updater [default= grow_colmaker,prune]
- refresh_leaf [default=1]
- process_type [default= default]
- grow_policy [default= depthwise]
- max_leaves [default=0]
- max_bin, [default=256]
- predictor, [default=``auto``]
- num_parallel_tree, [default=1] - Number of parallel trees constructed during each iteration. This option is used to support boosted random forest.
- monotone_constraints
- interaction_constraints
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