记一次LightGBM-GBDT参数调整经历
调整原因：项目要从有验证集的训练方式转变为无验证集的训练方式。
问题：有验证集的训练方式可以通过验证集earlystop来控制训练的过拟合问题，换成无验证集的训练方式后，无法继续通过使用earlystop这种方式来减少过拟合了，需要增强其他的正则。
项目使用工具包：LightGBM，树模型为GBDT
相关的原理这里不做过多的介绍，上面的文档以及网络上资源很多，这里主要涉及参数调整实录。
官方文档给的建议：
lightgbm的参数有很多：
可以针对性的看一下
over-fitting
可以看到参数有好几个可供调整，但针对不同的树，调整的参数不一样。
这里是调节GBDT树，选的参数有三个:
- lambda_l2： l2 regularization;
- min_data_in_leaf：minimal number of data in one leaf;
- bagging_fraction: this will randomly select part of data without resampling;
三个参数分别控制L2正则，一个叶子中数据最少量，随机采样（相当于剪枝）
参数仿真
1.lambda_l2
| lambda_value | train(auc) | valid(abc) |
|---|---|---|
| Early stop 0.0 | 0.7375 | 0.6544 |
| 0.1 | 0.742 | 0.6540 |
| 0.2 | 0.7249 | 0.6544 |
| 0.3 | 0.7653 | 0.6557 |
| 0.4 | 0.7883 | 0.6586 |
| 0.5 | 0.764 | 0.6566 |
| 0.35 | 0.7517 | 0.6565 |
| 0.38 | 0.7914 | 0.6561 |
2.min_data_in_leaf
| min_data_in_leaf value | train | valid |
|---|---|---|
| early stop 20 | 0.7375 | 0.6544 |
| 200 | 0.77433 | 0.6592 |
| 500 | 0.7694 | 0.6628 |
| 1000 | 0.76372 | 0.6646 |
| 2000 | 0.75665 | 0.6622 |
| 3000 | 0.7564 | 0.66335 |
| 20000 | 0.7482 | 0.661 |
3.bagging_fraction
| bagging_fraction value | train | valid |
|---|---|---|
| early stop 1.0 | 0.7375 | 0.6544 |
| 0.9 | 0.7375 | 0.6544 |
| 0.8 | 0.7375 | 0.6544 |
从上述实验中可以看到，lambda_l2和min_data_in_leaf有效果，而bagging_fraction无效果
合起来实验
| lambda value， min data in leaf | train | test |
|---|---|---|
| 0.1，1000 | 0.7677 | 0.661708 |
| 0.1，500 | 0.772 | 0.662445 |
| 0.1， 200 | 0.776361 | 0.6585 |
| 0.4，200 | 0.7755 | 0.656514 |
| 0.4，500 | 0.7723 | 0.66195 |
| 0.4， 1000 | 0.7679 | 0.66207 |
最终选定参数为lambda_l2=0.1和min_data_in_leaf=500。
总结
- lambda_l2和min_data_in_leaf对过拟合有比较明显的效果，而bagging_fraction效果不大；
- min_data_in_leaf的值越大，仿真越慢，一般是几百至几千；
- lightGBM可调参数很多，可进行不断的尝试；
