LIghtGBM做回归时预测值都一样怎么解决

Question

LIghtGBM做回归时预测值都一样,数据量比较小是24x16的，是否是和数据量太小有关？

# 训练模型所用代码
gbm = lgb.LGBMRegressor()
gbm.fit(x_train_lgb, y_train_lgb,
        eval_set=[(x_test_lgb, y_test_lgb)],
        eval_metric='rmse')

训练过程中，rmse也没有变化，请问问题可能出在哪儿啊？

Answer 1

是的，主要原因就是数据量太小，刚开始训练就面临停止，我记得你可以调整一下叶子节点最少包含的样本数控制过拟合，这个不能说有肯定的调整方式，只能选择最优的超参数组合降低学习率来完成模型训练