1. num_boost_round :指定最大迭代次数,默认值为10。建议取100-1000。 2. fobj :可以指定二阶可导的自定义目标函数。 3. feval :自定义评估函数。 4. categorical_feature :指定哪些是类别特征。 5. early_stopping_rounds :指定迭代多少次没有得到优化则停止训练,默认值为None,表示不提前停止训练。 注意:va...
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_boost_round boosting的最大迭代次数 超参数调试方法 step1 确定n_estimators step2 确定max_depth和max_leaves step3 确定min_data_in_leaf 和 max_bin step4 确定feature_fraction、bagging_fraction、bagging_freq step5 确定lambda_l1和lambda_l2 step6 确定min_split_gain step7 降低learning_rate,增大迭代...
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...
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。
result=np.mean(dct[dct.percent==1]['labels']==1)*0.9+np.mean((dct.labels-dct.pred)**2)*0.5return'error',result,False gbm=lgb.train(params,lgb_train,num_boost_round=100,init_model=gbm,fobj=loglikelood,feval=binary_error,valid_sets=lgb_eval)...
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。
num_leaves:也称num_leaf,新版lgb将这个默认值改成31,这代表的是一棵树上的叶子数 num_iterations:也称num_iteration,num_tree,num_trees,num_round,num_rounds,num_boost_round。迭代次数 device:default=cpu, options=cpu, gpu 为树学习选择设备, 你可以使用 GPU 来获得更快的学习速度 ...
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...