result = super(LGBMClassifier, self).predict(X, raw_score, num_iteration, pred_leaf, pred_contrib, **kwargs). if self._n_classes > 2 or pred_leaf or pred_contrib: return result else: return np.vstack((1. - result, result)).transpose() @property def classes_(self): """Get the ...
LGBMClassifier的n_estimators 大小多少合适 lgbmclassifier参数调优 1. 引入从识别率上来说,LGBM并不逊色于XGB和RF;LGBM在笔者很多场景下都优于CatBoost。 从工程化上来说,LGBM的模型size小、训练速度快、支持并发训练、兼容sklearn接口、支持GPU训练,这都使得LGBM的工程化能力更强。 和RF比较,在准确率相当的前提下...
feature_name='auto', categorical_feature='auto', callbacks=None): """Docstring is inherited from the LGBMModel.""" _LGBMAssertAllFinite(y) _LGBMCheckClassificationTargets(y) self._le = _LGBMLabelEncoder().fit(y) _y = self._le.transform(y) self._classes = self._le.classes_ self._n_...
result = super(LGBMClassifier, self).predict(X, raw_score, num_iteration, pred_leaf, pred_contrib, **kwargs). if self._n_classes > 2 or pred_leaf or pred_contrib: return result else: return np.vstack((1. - result, result)).transpose() 参数 --- X: 类数组形状或稀疏矩阵= [n_sa...
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...