开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么在使用LGB时，10折交叉验证甚至比1折拟合还要快？

在使用LGB（LightGBM）时，10折交叉验证比1折拟合快的原因是因为交叉验证可以更有效地利用数据集，并且能够提供更准确的模型评估。

数据利用率更高：10折交叉验证将数据集分成10个部分，每次训练模型时，使用其中9个部分作为训练集，剩下的1个部分作为验证集。这样可以保证每个样本都被用于训练和验证，提高了数据的利用率。
模型评估更准确：通过10折交叉验证，可以得到10个模型的评估结果，这些结果可以用于计算模型的平均性能指标，如平均准确率、平均精确率、平均召回率等。相比于只使用1折拟合，10折交叉验证能够更准确地评估模型的泛化能力。
参数调优更可靠：在使用LGB进行参数调优时，10折交叉验证可以提供更可靠的结果。通过对不同参数组合进行交叉验证，可以比较它们的性能差异，选择最优的参数组合。而如果只使用1折拟合，可能会因为数据集的随机性导致参数调优结果不够稳定。

总结起来，使用LGB时，10折交叉验证比1折拟合快的原因是它能更充分地利用数据、提供更准确的模型评估结果和更可靠的参数调优结果。这样可以帮助开发者更快速地找到最优的模型和参数组合，提高模型的性能和效率。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）
腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/bcs）

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

模型建立与调参

所以在这里先体会一下如何建立一个模型，并且对它进行训练和预测 1.1 交叉验证在使用数据集对参数进行训练的时候，经常会发现人们通常会将整个训练集分为三个部分：训练集、验证集和测试集。...而训练集和验证集则牵涉到下面的知识因为在实际的训练中，训练的结果对于训练集的拟合程度通常还是挺好的（初始条件敏感），但是对于训练集之外的数据的拟合程度通常就不那么令人满意了。...在验证中，比较常用的就是K折交叉验证了，它可以有效的避免过拟合，最后得到的结果也比较具有说服性 K折交叉验证是将原始数据分成K组，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到...，取几次(组)数据，train_sizes设置每一次取值，在不同训练集大小上计算得分 estimator：估计器，用什么模型进行学习； cv：交叉验证生成器，确定交叉验证拆分策略；画训练集的曲线时，...什么情况欠拟合：模型在训练集和验证集上准确率相差不大，却都很差，说明模型对已知数据和未知数据都不能准确预测，属于高偏差。

1.9K2 1

自定义损失函数Gradient Boosting

因此，迟到比早期更糟糕，因为我们不希望租户（毕竟真金白银交了租金）不开心。我们通过创建自定义非对称Huber损失函数在我们的模型中编码了这种业务知识，当残差为正与负时，该函数具有更高的误差。...实际上，它通过监视样本外验证集的验证损失来防止过拟合。如下图所示，设置更高的停止轮次会导致模型运行以进行更多提升轮次。 ? 蓝色:训练的损失。橙色:验证损失。训练和验证都使用相同的自定义损失函数 ?...其他的包括k-fold交叉验证和嵌套交叉验证，这是我们在HVAC开始时间建模问题上使用的。如果适合于业务问题，我们希望对我们的训练和验证损失使用自定义函数。...只有自定义训练损失的模型比其他情况增加了更多轮次（1848）。如果我们仔细观察，这个模型的训练损失非常低（0.013）并且在训练集上非常过度拟合。...每个梯度增强迭代使用训练误差作为目标变量来创建新树，但仅当验证数据的损失开始增加时，增强停止。当模型开始过度拟合时，验证损失通常开始增加，这是停止构建更多树木的信号。

7.6K3 0

数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（下篇）xgbootslightgbmCatboost等模型--模型融合：stacking、blend

留出法与交叉验证法都是使用分层采样的方式进行数据采样与划分，而自助法则是使用有放回重复采样的方式进行数据采样数据集划分总结对于数据量充足的时候，通常采用留出法或者k折交叉验证法来进行训练/测试集的划分...AUC：0.7249469360631181 图片更进一步的，使用5折交叉验证进行模型性能评估 import lightgbm as lgb """使用lightgbm 5折交叉验证进行建模预测"""...次的时候会停之，那么我们在建立新模型时直接设置最大迭代次数，并使用验证集进行模型预测 """""" base_params_lgb = { 'boosting_type...但是由于直接由五个基学习器获得结果直接带入模型六中，容易导致过拟合。所以在使用五个及模型进行预测的时候，可以考虑使用K折验证，防止过拟合。...Blending 由于blending对将数据划分为两个部分，在最后预测时有部分数据信息将被忽略。同时在使用第二层数据时可能会因为第二层数据较少产生过拟合现象。参考资料：还是没有理解透彻吗？

3.7K5 1

机器学习LightGBM实战+随机搜索调参：准确率96.67%

缺点：容易导致过拟合，特别是当数据中有噪声时。改进措施：LightGBM通过设置最大深度限制来防止过拟合。...优点：提高了内存的使用效率和训练速度。实现细节：通过特征的互斥性，算法可以在同一时间处理更多的特征，从而减少了实际处理的特征数。...优点：显著提高了在多核处理器上的训练速度。扩展性：还支持分布式学习，可以利用多台机器共同训练模型。6、缓存优化：原理：优化了对数据的读取方式，可以使用更多的缓存来加快数据交换的速度。...准确性最佳优先的生长策略：LightGBM 采用的 leaf-wise 生长策略可以更紧密地拟合数据，通常可以得到比水平分割更好的精度。..., # 参数组合 n_iter=100, cv=5, # 5折交叉验证

3601 0

「建模调参」之零基础入门数据挖掘

欠拟合与过拟合欠拟合：训练的模型在训练集上面的表现很差，在验证集上面的表现也很差。即训练误差和泛化误差都很大。...交叉验证大概说一下sklearn的交叉验证的使用方法，下文会有很多使用： verbose 日志显示 verbose = 0 为不在标准输出流输出日志信息 verbose = 1 为输出进度条记录 verbose...，作为此K折交叉验证下分类器的性能指标。...此处，采用五折交叉验证。...在本例中，我们选用靠前时间的4/5样本当作训练集，靠后时间的1/5当作验证集，最终结果与五折交叉验证差距不大。

7891 0

Binary classification - 聊聊评价指标的那些事儿【实战篇】

所以当使用最大化AUC作为损失函数时，当正负样本的预测准确率不再提高，模型就会停止学习。这时模型的预测概率并不是对真实概率的拟合。那如何才能得到对真实概率的预测？...原理并不复杂，但在分析特定算法，尤其是boosting,bagging类的集合算法为什么使用loggloss对概率估计依旧会有偏的部分蛮有趣的问题2 Imbalanced Sample ？...但这里我们只讨论在解决样本分布不均的问题时，我们应该选择什么指标来评价模型表现。让我们挨个来剔除不好用的指标。...还记得我们在【回忆篇】里面说过fpr,tpr是分别衡量在正负样本上的准确率的。而fpr和tpr之间的trade-off,在正样本占比很小的情况下，这种trad-off会被样本量更大的一方主导。...是的这一对trade-off指标都是针对正样本的，在计算中没有用到True negative.所以当你的数据集存在Imbalance的时候，AP一般会是更好的选择。你还遇到过啥问题嘞？

1.3K3 0

2018腾讯广告算法大赛总结0.772229Rank11

此次比赛在构造特征时，首先参看了Baryan提供的baseline，然后结合以往比赛主要构造了统计特征，比例特征和转化率特征。...和以往不同的是，构造这样特征时不仅考虑单个特征的统计度量，还考虑了所有可能的组合特征。也因此发现了很多不易想到的强特，如uid相关特征，uid点击次数，uid转化率。...4模型训练与评估 4.1模型选择 lightgbm，ffm，nffm 由于数据量过大，lgb根据分块数据与分组特征跑了很多个子模型，最后根据验证集的多组预测值进行auc排序后，依次百分比（list(range...4.1切分验证集根据aid，切分出来20%的训练集作为验证集，为了评分线上线下一直，构造特征时将训练集，验证集，测试集区分构造。...模型结构：使用了lightgbm和nffm lgb方面，由于数据量的原因，复赛均提取20%的训练集数据来训练lgb模型，通过不同的特征组合构造多个lgb模型进行融合。

1.3K2 0

B.机器学习实战系列：工业蒸汽量预测（最新版本下篇）含特征优化模型融合等

预测函数学习时使用 k - 1 个折叠中的数据，最后一个剩下的折叠会用于测试。 K折重复多次： RepeatedKFold 重复 K-Fold n 次。...当需要运行时可以使用它 KFold n 次，在每次重复中产生不同的分割。留一交叉验证： LeaveOneOut (或 LOO) 是一个简单的交叉验证。...基于类标签、具有分层的交叉验证迭代器如何解决样本不平衡问题？使用StratifiedKFold和StratifiedShuffleSplit 分层抽样。...包含训练得分，拟合次数， score-times （得分次数） # ==================================K折交叉验证、留一交叉验证、留p交叉验证、随机排列交叉验证==...，lightgbm等；在模型验证方面：讲解了相关评估指标以及交叉验证等；同时用lgb对特征进行优化；最后进行基于stacking方式模型融合。

1.4K0 0

数据挖掘神器LightGBM详解

默认为空字符串，表示train_data_file+”.init”(如果存在) valid_init_score_file：一个字符串，表示验证时的初始化分数文件的路径。...使用较小的learning_rate和较大的num_iterations。使用较大的num_leaves(可能导致过拟合)。使用更大的训练数据。尝试dart。...如下是典型的示例，我们加载已经训练10轮(即10颗树集成)的lgb模型，在此基础上继续训练(在参数层面做了一些改变，调整了学习率，增加了一些 bagging 等缓解过拟合的处理方法) # 继续训练 #...如下是一个典型的网格搜索交法调优超参数的代码示例，我们会给出候选参数列表字典，通过GridSearchCV进行交叉验证实验评估，选出 LightGBM 在候选参数中最优的超参数。...# 配合scikit-learn的网格搜索交叉验证选择最优超参数 estimator = lgb.LGBMRegressor(num_leaves=31) param_grid = { 'learning_rate

5801 0

数据挖掘机器学习---汽车交易价格预测详细版本｛模型融合(Stacking、Blending、Bagging和Boosting)｝

但是由于直接由五个基学习器获得结果直接带入模型六中，容易导致过拟合。所以在使用五个及模型进行预测的时候，可以考虑使用K折验证，防止过拟合。...Blending 由于blending对将数据划分为两个部分，在最后预测时有部分数据信息将被忽略。同时在使用第二层数据时可能会因为第二层数据较少产生过拟合现象。参考资料：推荐参考！...留出法与交叉验证法都是使用分层采样的方式进行数据采样与划分，而自助法则是使用有放回重复采样的方式进行数据采样数据集划分总结对于数据量充足的时候，通常采用留出法或者k折交叉验证法来进行训练/测试集的划分...；对于数据集小且难以有效划分训练/测试集时使用自助法；对于数据集小且可有效划分的时候最好使用留一法来进行划分，因为这种方法最为准确 1.3 模型评价标准在逻辑回归里面，对于正负例的界定，通常会设一个阈值...training set10%的量） 2.blender可能会过拟合 3.stacking使用多次的交叉验证会比较稳健 ''' ''' Blending ''' #创建训练的数据集 #创建训练的数据集

5033 0

机器学习实战 | LightGBM建模应用详解

默认为空字符串，表示train_data_file+”.init”(如果存在) valid\_init\_score\_file：一个字符串，表示验证时的初始化分数文件的路径。...使用较小的learning\_rate和较大的num\_iterations。使用较大的num\_leaves(可能导致过拟合)。使用更大的训练数据。尝试dart。...如下是典型的示例，我们加载已经训练10轮(即10颗树集成)的lgb模型，在此基础上继续训练(在参数层面做了一些改变，调整了学习率，增加了一些bagging等缓解过拟合的处理方法) # 继续训练 # 从...如下是一个典型的网格搜索交法调优超参数的代码示例，我们会给出候选参数列表字典，通过GridSearchCV进行交叉验证实验评估，选出LightGBM在候选参数中最优的超参数。...# 配合scikit-learn的网格搜索交叉验证选择最优超参数 estimator = lgb.LGBMRegressor(num\_leaves=31) param\_grid = {

2.2K2 2

过关斩将打进Kaggle竞赛Top 0.3%，我是这样做的

模型训练过程中的重要细节交叉验证：使用12-折交叉验证模型：在每次交叉验证中，同时训练七个模型（ridge, svr, gradient boosting, random forest, xgboost..., lightgbm regressors） Stacking 方法：使用 xgboot 训练了元 StackingCVRegressor 学习器模型融合：所有训练的模型都会在不同程度上过拟合，因此，...模型训练模型训练过程中的重要细节交叉验证：使用12-折交叉验证模型：在每次交叉验证中，同时训练七个模型（ridge, svr, gradient boosting, random forest..., xgboost, lightgbm regressors） Stacking 方法：使用xgboot训练了元 StackingCVRegressor 学习器模型融合：所有训练的模型都会在不同程度上过拟合...，因此，为了做出最终的预测，将这些模型进行了融合，得到了鲁棒性更强的预测结果初始化交叉验证，定义误差评估指标 # Setup cross validation folds kf = KFold(

1.8K2 0

机器学习实战 | 综合项目-电商销量预估

XGBoost在并行计算效率、缺失值处理、控制过拟合、预测泛化能力上都变现非常优秀。...因为销售额是我们的预测目标，提前明确预测数据的分布非常有用，在训练集和测试集的分布明显有区别时，我们在预测的数据上进行一定的操作(例如乘以一个固定系数进行调整等)，有时可以大幅改善预测的效果，在后续的建模部分我们也会采用这个策略...[25a7c5dd5a34442cd1b9b2b155d9faea.png] 过拟合欠拟合示意图更详细的讲解大家可以参考ShowMeAI的文章图解机器学习 | 机器学习基础知识 5.2 评估准则在Scikit-Learn...5.3 交叉验证留出法的数据划分，可能会带来偏差。在机器学习中，另外一种比较常见的评估方法是交叉验证法——K折交叉验证对K个不同分组训练的结果进行平均来减少方差。...在数据中还一部分Sales数值小于零的情况，这里猜测是有一些意外情况导致的记账信息错误，所以可以在数据清洗中时也直接过滤这一部分数据。

1.5K2 1

交子杯 - 2020 - AI赛道 - TOP1

其中代码比拼赛制与初赛一样，时长25小时，共50次提交机会，很多选手不分昼夜，持续作战。有许多队伍决赛逆袭，甚至一战登顶。非常适合临场发挥稳定的选手参加。...初赛复赛均使用Adam优化器（tensorflow.keras.optimizers.Adam默认参数），初赛为五折交叉验证，复赛由于事件原因使用三折交叉验证 LSTM LSTM模型，采用与CNN2d相同的分组提取的思路...不难发现这一常识，对于序列长度较短的样本，使用LightGBM训练统计特征可以取得很好的效果，而且泛化能力较强，而序列长度较长的样本，依赖拟合能力更强的NN模型（CNN,LSTM等）来在保证充分进行特征间交互的前提下...在成为MTM的道路上，有一群志同道合的小伙伴，真的是一件很幸运的事情。在比赛的过程，有幸结识了很多大佬，见识了他们比模型还deep的脑洞，非常开心。希望以后还可以在赛场上正面battle。...MixUp 初赛有同学提及到可以进行坐标系转换（手机坐标系--》世界坐标系），经过查阅资料后发现仅通过加速度计数据并不可以将手机坐标系转换为世界坐标系（需要磁力计的数据），但是可以获取到据悉更多折的交叉验证可以提高分数

6384 0

对样本不均衡一顿操作

作者：时晴炼丹小仙女样本不均的问题大家已经很常见了，我们总是能看到某一个类目的数量远高于其他类目，举个例子，曝光转化数远低于曝光未转化数。...样本不均严重影响了模型的效果，甚至影响到我们对模型好坏的判断，因为模型对占比比较高的类目准确率非常高，对占比很低的类目预估的偏差特别大，但是由于占比较高的类目对loss/metric影响较大，我们会认为得到了一个较优的模型...NearMiss-1：在多数类样本中选择与最近的3个少数类样本的平均距离最小的样本。 NearMiss-2：在多数类样本中选择与最远的3个少数类样本的平均距离最小的样本。...使用多种算法模型融合不止能提升效果，也能解决样本不均的问题，经验上，树模型对样本不均的解决帮助很大，特别是随机森林，Random Forest，XGB，LGB等。...正确的使用K-fold 当我们对样本过采样时，对过采样的样本使用k-fold，那么模型会过拟合我们过采样的样本，所以交叉验证要在过采样前做。在过采样过程中，应当增加些随机性，避免过拟合。

6183 0

数据挖掘机器学习---项目实战金融风控之贷款违约预测

issueDate 贷款发放的月份 purpose 借款人在贷款申请时的贷款用途类别 postCode 借款人在贷款申请中提供的邮政编码的前3位数字 regionCode 地区编码 dti 债务收入比...AUC：0.7249469360631181 3.2.4 使用5折交叉验证进行模型性能评估 import lightgbm as lgb """使用lightgbm 5折交叉验证进行建模预测""" cv_scores...lgb """使用lightgbm 5折交叉验证进行建模预测""" cv_scores = [] for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split...通过5折交叉验证可以发现，模型迭代次数在13000次的时候会停之，那么我们在建立新模型时直接设置最大迭代次数，并使用验证集进行模型预测 """""" base_params_lgb = {...、交叉验证等方式对模型的性能进行评估验证，并通过可视化方式绘制模型ROC曲线。

1.3K5 1

python - 机器学习lightgbm相关实践

： R+python︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb（预测）+xgboost（回归）双案例解读 python︱sklearn一些小技巧的记录（训练集划分/pipelline/交叉验证等...因此LightGBM在Leaf-wise之上增加了一个最大深度限制，在保证高效率的同时防止过拟合 2）基于偏差的算法，会对噪点较为敏感 3）在寻找最优解时，依据的最优切分变量，没有将最优解是全部特征的综合这一理念来考虑...leaf-wise 方式的精度更高，但容易过拟合，所以要控制树的最大深度。在选择数据分割点时：XGB 是通过预排序的方式，空间消耗较大；LGB是通过直方图算法，不需要进行预排序，内存占用更低。...这意味着，在超大规模数据集用lightgbm是很不明智的，也不会有公司直接使用。...如max_bin=255 时，则lightgbm 将使用uint8 来表示特征的每一个值。

1K1 0

从入门到冠军中国移动人群画像赛TOP1经验分享

结论：观察前面提到的拖尾型特征在上述散点图中的确存在相关的拖尾现象，但是拖尾数据不一定就是无效数据，就像缺失值自己也可能代表某种意义一样，后期在处理拖尾数据时应结合模型进行线下验证。...最终确定的初级探索工程代码： """ 为什么只取消一个特征的拖尾，其它特征拖尾为什么保留，即使线下提高分数也要保留，这是因为在线下中比如逛商场拖尾的数据真实场景下可能为保安，在训练集中可能只有一个保安...（元）'] for na_fea in na_list: df_data[na_fea].replace(0, np.nan, inplace=True) """ 话费敏感度0替换，通过线下验证发现替换为中位数能比...，在进行中级探索的时候应该结合模型进行线下稳定的验证测试，在一些结构化竞赛中通过大量的中级探索就能够在竞赛中进入10%。...在本赛题中，为了保证线下验证的准确性，我选择五折交叉验证，能够很好的避免过拟合情况。

1.6K4 0

数据挖掘---汽车车交易价格预测(测评指标；EDA)

虽然对数变换做得很好，但最佳拟合是无界约翰逊分布。如分布图所示，price不符合正态分布在回归之前要做转换。虽然对数拟合做得很好但是最佳拟合还是johnsonsu。...正态分布的峰度和偏度均为0，price的偏度为3.35说明是右偏，尾部在右侧，右侧有极端值，偏度越大离群程度越高。峰度为19说明比正态分布更加陡峭属于尖峰，峰度越大数据中极端值越多。 ...这些都可以作为特征在特征工程中使用。 ...特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。...分析记录某些特征值缺失占比30%以上样本的缺失处理，有助于后续的模型验证和调节，分析特征应该是填充（填充方式是什么，均值填充，0填充，众数填充等），还是舍去，还是先做样本分类用不同的特征模型去预测。

7371 0

从入门到冠军中国移动人群画像赛TOP1经验分享

结论：观察前面提到的拖尾型特征在上述散点图中的确存在相关的拖尾现象，但是拖尾数据不一定就是无效数据，就像缺失值自己也可能代表某种意义一样，后期在处理拖尾数据时应结合模型进行线下验证。...最终确定的初级探索工程代码： """ 为什么只取消一个特征的拖尾，其它特征拖尾为什么保留，即使线下提高分数也要保留，这是因为在线下中比如逛商场拖尾的数据真实场景下可能为保安，在训练集中可能只有一个保安，...用户账单当月总费用（元）']for na_fea in na_list: df_data[na_fea].replace(0, np.nan, inplace=True) """ 话费敏感度0替换，通过线下验证发现替换为中位数能比...，在进行中级探索的时候应该结合模型进行线下稳定的验证测试，在一些结构化竞赛中通过大量的中级探索就能够在竞赛中进入10%。...在本赛题中，为了保证线下验证的准确性，我选择五折交叉验证，能够很好的避免过拟合情况。

1.4K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭