Функция LightGBM CV (), похоже, не реагирует на различную настройку параметров fold или nfold - PullRequest
0 голосов
/ 18 июня 2020
• 1000 1003 * Вывод:
[1] valid_0's l2: 1.33
Training until validation scores don't improve for 3 rounds
[2] valid_0's l2: 1.38
[3] valid_0's l2: 2.41
[4] valid_0's l2: 1.56
Early stopping, best iteration is:
[1] valid_0's l2: 1.33

Я ожидал бы как минимум 30 записей на выходе. Это ошибка или я что-то упустил?

Или ранняя остановка в функции cv () останавливает всю процедуру перекрестной проверки? Я бы скорее ожидал, что для каждого из подмножеств перекрестной проверки будет установлена ​​отдельная модель lightgbm, и для каждой отдельной подгонки ранняя остановка будет применяться на индивидуальной основе.

Похоже, количество выходов зависит от Early_stopping_rounds, но, как я уже упоминал выше, я ожидаю, что ранняя остановка будет применяться отдельно к каждой модели, подходящей для различных подмножеств данных перекрестной проверки, чего, по-видимому, не происходит.

...