1.group:group指的是每个query,在新闻推荐中就是user对应得item列表得长度 2.eval_group: 与group类似,只不过这个是用在验证集合中得用户item列表长度 3.eval_metric:这里得eval_metric指的就是上面提到得用于优化排序模型得评估指标,默认是使用ndcg 4.eval_at:这个指的是排序指标中得参数,例如NDCG@5,NDCG@10 ...
lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) # 敲定好一组参数 params = { 'task': 'train', 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'regression', 'metric': {'l2', 'auc'}, 'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.05, 'feature_fraction': 0.9, 'bagging_fraction': ...
eval_metric = 'binary_error' if eval_set is not None: if isinstance(eval_set, tuple): eval_set = [eval_set] for i, (valid_x, valid_y) in enumerate(eval_set): if valid_x is X and valid_y is y: eval_set[i] = valid_x, _y else: eval_set[i] = valid_x, self._le.tra...
eval_metric = 'binary_error' if eval_set is not None: if isinstance(eval_set, tuple): eval_set = [eval_set] for i, (valid_x, valid_y) in enumerate(eval_set): if valid_x is X and valid_y is y: eval_set[i] = valid_x, _y else: eval_set[i] = valid_x, self._le.tra...
eval_metric=None, # 评估函数,字符串类型,例如:'l2', 'logloss' early_stopping_rounds=None, verbose=True # 设置为正整数表示间隔多少次迭代输出一次信息 ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. (3)预测 AI检测代码解析 lgb_model.predict(data) # 返回预测值 ...
1 参数含义 max_depth: 设置树的最大深度,默认为-1,即不限制最大深度,它用于限制过拟合 num_leave: 单颗树的叶子数目,默认为31 eval_metric: 评价指标,可以用lgb自带的,也可以自定义评价函数, # 如下,评价函数为l1,程序会自动将预测值和标签传入eval_metric中,并返回score gbm = lgb.LGBMRegressor(num_lea...
eval_class_weight=None, eval_init_score=None, eval_metric=None, early_stopping_rounds=None, verbose=True, feature_name='auto', categorical_feature='auto', callbacks=None): """Docstring is inherited from the LGBMModel.""" _LGBMAssertAllFinite(y) ...
eval_class_weight=None, eval_init_score=None, eval_metric=None, early_stopping_rounds=None, verbose=True, feature_name='auto', categorical_feature='auto', callbacks=None): """Docstring is inherited from the LGBMModel.""" _LGBMAssertAllFinite(y) ...
XGBoost是一个强大的集成算法，常用的参数类型有三种：一般参数、弱评估器参数和任务参数。一般参数包括n_estimators或num_round（集成中弱评估器的数量），booster（指定要使用的弱分类器，可选类型有gbtree、dart、gblinear），nthread（用于运行XGBoost的并行线程数）和disable_default_eval_metric（用于禁用...
eval_set:用于早停法的验证集。 eval_metric:评估指标。 early_stopping_rounds:早停法的轮数,用于在验证集上性能不再提升时提前停止训练。 fit方法的完整调用方式可能如下: python model.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_valid, y_valid)], eval_metric='logloss', early_stopping_rounds=10) 确认...