█eval_metric,█metric,这个是个重点,在这里把两种接口的都说了。 训练过程中,一般的回归、分类都是让损失函数变小,但是评估模型的好坏的指标,可以自己指定,比如二分类有accuracy,auc,recall,回归有MSE、带百分比的rmspe等。模型自带的评估函数,和自定的评估函数可以一起和谐友好地使用,不建议写一大堆,两三个一般...
kldiv或者kullback\_leibler:表示KL散度。 metric\_freq或者output\_freq:一个正式,表示每隔多少次输出一次度量结果。默认为1。 train\_metric或者training\_metric或者is\_training\_metric:一个布尔值,默认为False。如果为True,则在训练时就输出度量结果。 ndcg\_at或者ndcg\_eval\_at或者eval\_at:一个整数列表...
9.eval_metric: 10.verbose: 11.callbacks: 12.init_model: 13.pre_partition: LGBMRegressor.predict参数 1. X 2. num_iteration (n_iter_no_change) 3. raw_score 4. pred_leaf 5. pred_contrib 6. kwargs 二、LightGBM原生接口 基本设置 1.boosting_type: 2.objective: 3.metric: 数据处理与采样 ...
metrics=['auc'], early_stopping_rounds=10, verbose_eval=True ) mean_auc = pd.Series(cv_results['auc-mean']).max() boost_rounds = pd.Series(cv_results['auc-mean']).idxmax() if mean_auc >= max_auc: max_auc = mean_auc best_params['num_leaves'] = num_leaves best_params['max...
lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train,free_raw_data=False) ### 设置初始参数--不含交叉验证参数 print('设置参数') params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'nthread':4, ...
metric ='binary_logloss,auc', learning_rate =0.1, bagging_fraction =0.8, feature_fraction =0.9, bagging_freq =5, n_estimators =300, max_depth =4, is_unbalance =True)# 2. fit# 3. predict 增量学习 在处理大规模数据时,数据无法一次性载入内存,使用增量训练。
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, ...
deffeval_func(preds,train_data):#Defineaformulathatevaluatestheresultsreturn('feval_func_name',eval_result,False) 使用这个函数作为参数: print('Start training...')lgb_train=lgb.train(...,metric=None,feval=feval_func) 注意:要使用feval函数代替度量,您应该设置度量参数 metric “None”。
lgb_eval=lgb.Dataset(X_test,y_test,reference=lgb_train)# 创建验证数据 # 将参数写成字典下形式 params={'task':'train','boosting_type':'gbdt',# 设置提升类型'objective':'regression',# 目标函数'metric':{'l2','auc'},# 评估函数'num_leaves':31,# 叶子节点数'learning_rate':0.05,# 学习速...
a formula that evaluates the results return ('feval_func_name', eval_result, False)使用这个函数作为参数:print('Start training...') lgb_train = lgb.train(..., metric=None, feval=feval_func)注意:要使用feval函数代替度量，您应该设置度量参数 metric “None”。分类参数与回归参数我之前提到...