4.lightgbm.record_evaluation(eval_result): 创建一个回调函数,它用于将evaluation history写入到eval_result中。 参数:eval_result: 一个字典,它将用于存放evaluation history。 返回值:一个回调函数。 5.lightgbm.reset_parameter(**kwargs):创建一个回调函数,它用于在第一次迭代之后重新设置参数。 注意:当第一次...
evalname、evalresult、ishigherbetter 让我们一步一步地创建一个自定义度量函数。定义一个单独的python函数def feval_func(preds, train_data): # Define 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 =...
evals_result= {}#记录训练结果所用gbm_model =lgb.train(parameters, lgb_train, valid_sets=[lgb_train,lgb_eval], num_boost_round=50,#提升迭代的次数early_stopping_rounds=5, evals_result=evals_result, verbose_eval=10) prediction= gbm_model.predict(x_test,num_iteration=gbm_model.best_iteration...
learning_rates=lambda iter: 0.05 * (0.99 ** iter), valid_sets=lgb_eval) print('逐步调整学习率完成第 20-30 轮训练...') # 调整其他超参数 gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=10, init_model=gbm, valid_sets=lgb_eval, callbacks=[lgb.reset_parameter(bagging_fraction=[0.7...
feval: 一个可调用对象或者None, 它表示自定义的evaluation函数。默认为None。它的输入为(y_true, y_pred)、或者( y_true, y_pred, weight)、或者(y_true, y_pred, weight, group), 返回一个元组:(eval_name,eval_result,is_higher_better)。或者返回该元组的列表。
eval_name、eval_result、is_higher_better 让我们一步一步地创建一个自定义度量函数。 定义一个单独的python函数 deffeval_func(preds,train_data):#Defineaformulathatevaluatestheresultsreturn('feval_func_name',eval_result,False) 使用这个函数作为参数: ...
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: 基础模型的平均绝对百分比误差MAPE=105%,绝对百分比误差中位数MedianAPE=25.2%,结果不太理想,我们接下来对模型进行优化。
valid_sets=(lgb_eval, lgb_train), valid_names=('validate','train'), early_stopping_rounds = early_stop_rounds, evals_result= results) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20.
evalname、evalresult、ishigherbetter 让我们一步一步地创建一个自定义度量函数。 定义一个单独的python函数 def feval_func(preds, train_data): # Define a formula that evaluates the results return ('feval_func_name', eval_result, False)
[python-package] fix mypy errors related to eval result tuples @jameslamb (#6097) update to fmt 10.1.1, fast_double_parser 0.7.0 @jameslamb (#6074) Contributors jameslamb, jmoralez, and 4 other contributors Assets 19 Loading 🎉 15 ️ 3 🚀 3 18 people reacted v...