3.确定最佳迭代次数n_estimators/ num_round :使用xgb.cv()函数; 第二章 LGBM调参 1. boosting / boost / boosting_type : 用于指定弱学习器的类型, 默认值为 ‘gbdt’。 建模时一般取boosting_type=‘gbdt’ 2. objective / application :用于指定学习任务及相应的学习目标。 建模时一般取objective =‘binar...
train_set 训练集,需要首先使用train_data = lgb.Dataset(train_x,train_y,silient = True)。 num_boost_round 最大迭代次数,建议写大一些,可以通过早停机制提前终止训练 nfold n折交叉验证。 metrics 评价标准。 early_stopping_rounds 早停决策,若n轮迭代之后metrics没有进步,则终止训练。注意,设置此项务必设置...
num_iterations或者num_iteration或者num_tree或者num_trees或者num_round或者num_rounds或者num_boost_round 一个整数,给出了boosting的迭代次数。默认为 100。 对于python/R包,该参数是被忽略的。对于python,使用train()/cv()的输入参数num_boost_round来代替。 在内部,lightgbm对于multiclass 问题设置了num_class*n...
gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=20, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=5) # 模型保存 gbm.save_model('model.txt') # 模型加载 gbm = lgb.Booster(model_file='model.txt') # 模型预测 y_pred = gbm.predict(X_test, num_iteration=gbm.best_iteration) # 模型评...
确定最佳迭代次数num_boost_round时，可以利用LightGBM的内置函数进行交叉验证。此外，使用参数如categorical_feature（指定哪些是类别特征）、early_stopping_rounds（迭代多少次没有得到优化则停止训练）和verbose（设置为True或1时，会输出训练过程中的详细日志信息）来增强模型的性能和可理解性。
bst = xgb.train(param, data_train, num_boost_round=950, evals=watch_list) y_pred = bst.predict(data_test) print("xgboost success") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 其中的 train test都为 pandas中的dataframe类型 lgb参数说明如下: ...
num_boost_round=3000, valid_sets=lgb_train2, verbose_eval=100, feval=evalerror, early_stopping_rounds=100) feat_imp = pd.Series(gbm.feature_importance(), index=predictors).sort_values(ascending=False) train_preds[test_index] += gbm.predict(train_feat2[predictors]) ...
num_boost_round=10000, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=500)print('Start predicting...') preds = gbm.predict(test_x, num_iteration=gbm.best_iteration)# 输出的是概率结果# 导出结果threshold =0.5forpredinpreds: result =1ifpred > thresholdelse0# 导出特征重要性importance = gbm.featur...
model = xgb.train(dict(xgb_params, silent=1), dtrain, num_boost_round=num_boost_rounds)print("\nPredicting with XGBoost ...") xgb_pred = model.predict(dtest)print("\nXGBoost predictions:")print( pd.DataFrame(xgb_pred).head() ) ...
num_boost_round=10000, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=500) print('Start predicting...') preds = gbm.predict(test_x, num_iteration=gbm.best_iteration) # 输出的是概率结果 # 导出结果 for pred in preds: result = prediction = int(np.argmax(pred)) ...