是否有任何经验法则可以初始化num_leaves中的lightgbm参数。例如，对于1000个特色数据集，我们知道tree-depth中的10可以覆盖整个数据集，因此我们可以相应地选择它，并且用于调整的搜索空间也受到限制。
但是在lightgbm中，我们如何大致猜出该参数，否则在使用网格搜索方法时其搜索空间会很大。
选择此参数的任何直觉都会有所帮助。
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我碰到的最佳建议是lightgbm github上的this awesome summary by Laurae。和往常一样，这很大程度上取决于您的数据。
基于有限的kaggle经验，我个人的经验法则是从尝试[10,100]范围内的值开始。但是，如果您有选择树深度的可靠方法，则可以随时使用它并将num_leaves设置为2^tree_depth - 1