网站介绍：文章浏览阅读2.3w次，点赞38次，收藏234次。文章目录1.总体调参思路2. 学习率和估计器及数目2. max_depth 和 num_leaves3. min_data_in_leaf 和 min_sum_hessian_in_leaf4. feature_fraction 和 bagging_fraction5. 正则化参数6. 降低learning_rate1.总体调参思路对于基于决策树的模型，调参的方法都是大同小异。一般都需要如下步..._min_data_in_leaf
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