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English(EN) Why does lightgbm not fit my toy example but catboost does? (2 order interactions) [D]

LightGBM 无法拟合交互数据，而 CatBoost 可以

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Reddit 的 r/MachineLearning 子版块上一位用户正在寻求理解，为什么 LightGBM 在拟合一个简单的玩具数据集时遇到困难，该数据集模拟了交互效应，而 CatBoost 却能完美处理。用户的实验涉及一个目标变量，该变量依赖于两个解释变量的交互。尽管创建了一个特定的交互变量 ('AB') 并将 LightGBM 配置为最小叶子大小，但模型未能达到完美拟合。相比之下，CatBoost 即使没有显式的交互特征，也表现出完美建模数据的能力，这促使用户询问它们拟合机制的根本差异。 AI

影响 强调了梯度提升模型处理交互项的潜在差异，这可能影响特定任务的模型选择。

排序理由 用户关于模型行为的问题，而非发布或研究发现。

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LightGBM 无法拟合交互数据，而 CatBoost 可以

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用户关于模型行为的问题，而非发布或研究发现。
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报道来源 [1]

  1. r/MachineLearning TIER_1 English(EN) · /u/Phunfactory ·

    为什么 lightgbm 无法拟合我的示例数据，而 catboost 可以？（2阶交互）[D]

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>I am trying understand how tree-based regression model handle the dependencies of the target variables on the interaction of explanatory variables.</p> <p>However my experiment revealed that my understanding about the fitting process of a lgbm is…

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