昨天我用lightgbm對乙個小資料集進行了回歸**,其中特徵部分包含定性特徵(標籤特徵),因為在lightgbm官方文件中看到lightgbm可以通過『categorical_feature』引數直接處理標籤特徵,而且計算速度更快,效果更佳。
文件引數說明如下:
categorical_feature
?︎, default =""
, type = multi-int or string, aliases:cat_feature
,categorical_column
,cat_column
配合引數有:用於正則化的cat_smooth、每類標籤組最小資料數min_data_per_group、過濾掉小集合bin容器後用於搜尋bin容器的上限值max_cat_threshold
cat_smooth
?︎, default =10.0
, type = double, constraints:cat_smooth >= 0.0
min_data_per_group
?︎, default =100
, type = int, constraints:min_data_per_group > 0
max_cat_threshold
?︎, default =32
, type = int, constraints:max_cat_threshold > 0
我所用資料集因為樣本數只有不到1000,標籤特徵有兩個分別是:當周第幾天和當月第幾天。在進行實踐應用時發現,應用標籤特徵引數較直接將標籤引數作為定量特徵處理得到的**準確率有微小提公升,而如果將標籤特徵進行onehotencoder()編碼相較應用標籤特徵引數準確率又有微小上公升。所以就我所用的小資料集、小標籤特徵情況下,lightgbm標籤特徵引數處理較利用啞編碼(onehotencoder())對標籤特徵處理後準確率略低,希望大家以後進行實驗時如果碰到類似情況可以採用啞編碼進行對比驗證。
通過查閱資料發現,對於特徵中標籤特徵較多較重要時,可採用catboost模型,今天我會進行嘗試,後續進行總結記錄。
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