Вопрос или проблема
Используя регрессор Light GBM, я обучил свои данные и, используя Grid Search, получил лучшие параметры, но при тестировании с этими параметрами я получаю разные результаты каждый раз, что означает, что модель выдает разные результаты для каждой итерации тестирования.
Я запускал lightgbm дважды с одинаковыми параметрами, но получил разные результаты валидации. Я обнаружил, что единственным случайным параметром является baggingSeed. После установки baggingSeed проблема также возникла. Должен ли я зафиксировать какие-то другие параметры?
Похоже, что в данный момент есть проблема с утечкой данных в функции кросс-валидации: https://github.com/microsoft/LightGBM/issues/4319
.
Ответ или решение
Проблема, с которой вы столкнулись, связана с особенностями работы модели LightGBM и влиянием случайных процессов на результаты. Давайте разберем это подробнее.
Причины изменчивости результатов модели LightGBM
-
Случайные компоненты: LightGBM, как и многие другие алгоритмы машинного обучения, использует случайность в процессе обучения и валидации. Например, даже при фиксированном значении параметра
baggingSeed, случайные процессы, такие как выбор подвыборок из данных для обучения и тестирования, могут привести к различным результатам. -
Параметры, влияющие на случайность: Все параметры, которые управляют случайностью в модели, необходимо фиксировать для воспроизводимости. В LightGBM это:
seed: основной случайный генератор, который управляет случайностью во всех аспектах работы (например, внизу выбор доубразований).baggingSeed: фиксирует случайный генератор для случайного отсева подвыборок.feature_fraction_seed: отвечает за случайный выбор признаков.
Если вы не ставите фиксированные значения на все эти параметры, это может вызывать различные результаты на каждой итерации.
-
Кросс-валидация и утечка данных: Вы также упомянули о потенциальной утечке данных в функции кросс-валидации. Утечка данных происходит, когда информацией о тестовых данных каким-либо образом доносится до модели во время обучения, что может значительно искажать оценки ошибок модели. Это также может быть причиной непостоянства в ваших результатах. Убедитесь, что данные правильно разделены, и нет пересечений между обучающими и тестовыми наборами в процессе кросс-валидации.
-
Число итераций и величина learning_rate: Иногда большое количество итераций или малый шаг обучения (learning rate) могут привести к изменчивости результатов. Если модель недостаточно обучена или переподобрана, это также может оставить след на результатах. Лучше всего использовать контрольную выборку для постоянной проверки производительности модели.
Рекомендации
-
Фиксация всех случайных параметров: Убедитесь, что вы установили все возможные параметры случайности в LightGBM.
-
Проверка кросс-валидации: Проверьте, правильно ли настроен процесс кросс-валидации, особенно убедитесь, что данные не пересекаются между обучающей и тестовой выборками.
-
Регуляризация и добавление контроля: Попробуйте добавить методы регуляризации (например,
lambda_l1,lambda_l2), чтобы избежать переобучения, что также может негативно сказываться на стабильности результатов. -
Контрольный код и параметры: Определите, все ли параметры модели и данные при каждой итерации одинаковы, чтобы идентифицировать источники изменения в результатах.
Следуя этим рекомендациям и учитывая случайные аспекты работы LightGBM, вы сможете обеспечить большую стабильность результатов модели и повысить её предсказательную мощность.