而LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：数据详情如下(部分展示)：3.数据预处理 真...
6.构建lightgbm分类模型 主要使用使用LGBMClassifier算法,用于目标分类。 6.1模型参数 由于上述参数的值是默认值,所有在建模的代码中直接用的默认值。 关键代码如下: 7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。 从上表可以看出,准确率为93% F1分值为95%,lightgbm分类模型比较...
3. 示例代码 下面的示例代码展示了如何使用LGBMClassifier进行分类任务,并设置上述参数: AI检测代码解析 importnumpyasnpimportpandasaspdfromlightgbmimportLGBMClassifierfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score# 加载数据集data=load_iris...
(1)初始化模型 AI检测代码解析 from lightgbm import LGBMClassifier # 重要参数: lgb_model = LGBMClassifier( boosting_type='gbdt', num_leaves=31, max_depth=-1, learning_rate=0.1, n_estimators=100, objective='binary', # 默认是二分类 min_split_gain=0.0, min_child_samples=20, subsample=1.0,...
在Python中实现LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战需要经过以下步骤: 安装LightGBM库首先,确保你已经安装了Python和必要的库。你可以使用pip命令安装LightGBM库。打开终端或命令提示符,然后输入以下命令: pip install lightgbm 准备数据集为了演示,我们将使用鸢尾花数据集(Iris dataset)。你可以从Scikit-learn库中...
LGBMClassifier是LightGBM库中用于分类任务的模型类。以下是对LGBMClassifier原理和参数设置的详细解释: LGBMClassifier基本原理 LGBMClassifier基于梯度提升框架,使用决策树作为弱学习器,通过迭代地训练多个决策树来构建强学习器。其基本原理可以概括为以下几点: 梯度提升:通过多轮迭代,每一轮训练一个新的决策树,来拟合当前...
LGBMClassifier函数的调参技巧 1、lightGBM适合较大数据集的样本 而对于较小的数据集(<10000条记录),lightGBM可能不是最佳选择。所以,如果进行调优lightgbm参数,这可能没有帮助。 2、建议使用更小的learning_rate和更大的num_iteration 此外,如果您想要更高的num_iteration,那么您应该使用early_stopping_rounds,以便在无...
LGBMClassifier 1、引入头文件 1 2 3 fromlightgbm.sklearnimportLGBMClassifier fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score, train_test_split, GridSearchCV fromsklearn.metricsimportmean_absolute_error, make_scorer, accuracy_score 2、创建分类器...
和RF比较,在准确率相当的前提下,LGBM的size也是比RF小很多倍(LGBM=4M,RF=100MB)。 所以接下来写一下LGBM的调参思路, LGBM的参数以参考1中的接口LGBMClassifier命名为准(兼容sklearn的接口)。 2. 调参重点 模型中的参数具体见参考1,参数很多,但具体来说也就分为如下几类: ...
现在我们可以使用 LGBMClassifier 进行模型训练了。 AI检测代码解析 fromlightgbmimportLGBMClassifier# 创建 LGBMClassifier 模型model=LGBMClassifier()# 使用训练集进行模型训练model.fit(X_train,y_train) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 该代码首先创建了一个 LGBMClassifier 实例,然后使用.fit()方法传入训练数据进行...