clrance: 因为LightGBM是用了leaf-wise的梯度提升算法，跟您文中所述容易过拟合，容易陷入深度较高的数据里面，所以要用params = {'max_depth' = 3 }，通常最大深度默认是-1，小于等于0都是属于无限制最大深度，我常用的调参是[3，5，7，9，12，15]，在信贷风控里面lightGBM是最快最好的，调整了最大深度就不会有过拟合情况了。具体参数还是需要自己调或者用深度算法自动调参。再弄一个损失函数去评估调参模型哈哈哈哈哈。