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...
lgb_train, num_boost_round=20, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=5) # 保存模型 print('保存模型...') # 保存模型到文件中 gbm.save_model('../../tmp/model.txt') print('开始预测...') # 预测 y_pred = gbm.predict(X_test, num_iteration=gbm.best_iteration) # 评估 print('...
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。
gbm = lgb.train(params,lgb_train,num_boost_round=20,valid_sets=lgb_eval,early_stopping_rounds=5) # 训练数据需要参数列表和数据集 print('Save model...') gbm.save_model('model.txt') # 训练后保存模型到文件 print('Start predicting...') # 预测数据集 y_pred = gbm.predict(X_test, num_...
lgb_cv =lgbm.cv(params, d_train, num_boost_round=10000, nfold=3, shuffle=True, stratified=True, verbose_eval(params, d_train, num_boost_round=nround)preds = model.predict(test) predictions.append(np.argm 浏览5提问于2017-11-18得票数 16 ...
m1 = LGB.train(params,lgb_train,num_boost_round=2000, valid_sets=[lgb_train,lgb_eval],callbacks=callback) #预测数据集 y_pred = m1.predict(X_test) #评估模型 regression_metrics(y_test,y_pred) 基础模型的训练过程与评估结果如下:
num_boost_round=optimum_boost_rounds ) ##预测结果为浮点数,而本次比赛的预测结果需要0,1,所以将其转换 predictions = clf.predict ( x_test ) predictions = predictions + 0.5 predictions = predictions.astype(int) LGBM的重要参数用法: 学习控制参数含义用法 ...
'num_boost_round':300, 'early_stopping_rounds':30} LGBMClassifier函数简介 LightGBM原论文:https://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree 1、所有弱学习器的参数 参数及其默认 参数解释及调参技巧
num_boost_round=20, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=5) 三、使用plot_tree绘制 LightGBM提供了plot_tree函数,该函数可以用于绘制出模型中的特定树。 使用plot_tree函数 通过lgb.plot_tree函数来绘制决策树。 import matplotlib.pyplot as plt ...
{ 'objective':'multiclass', 'num_class': 3, } gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=20, valid_sets=lgb_test, callbacks=[lgb.early_stopping(stopping_rounds=5)]) pred = gbm.predict(x_multi_test) print(f'lgbm *** 原生接口 f1_score {f1_score(y_multi_test,np.argmax...