lightgbm.train(params,train_set,num_boost_round=100,valid_sets=None,valid_names=None,fobj=None,feval=None,init_model=None,feature_name='auto',categorical_feature='auto',early_stopping_rounds=None,evals_result=None,verbose_eval=True,learning_rates=None,keep_training_booster=False,callbacks=None) ...
eval_set = [(df_cv_train[self.feature_list], df_cv_train[self.label]), (df_cv_valid[self.feature_list], df_cv_valid[self.label]) ] model.fit(df_cv_train[self.feature_list], df_cv_train[self.label], eval_set=eval_set, eval_metric=lambda ytrue, yprob: [eval_auc(ytrue, y...
eval_set=[(X_test, y_test)], eval_metric="binary_logloss", early_stopping_rounds=100, callbacks=[ LightGBMPruningCallback(trial,"binary_logloss") ], ) preds = model.predict_proba(X_test) preds = model.predict_proba(X_test)# 优化指标logloss最小cv_scores[idx] = log_loss(y_test, ...
.eval(data,name,feval=None): 对指定的数据集evaluate 参数: data: 一个Dataset对象,代表被评估的数据集 name: 一个字符串,表示被评估的数据集的名字。不同的验证集通过名字来区分 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,...
单边梯度采样 Gradient-based One-Side Sampling(GOSS):使用GOSS可以减少大量只具有小梯度的数据实例,这样在计算信息增益的时候只利用剩下的具有高梯度的数据就可以了,相比XGBoost遍历所有特征值节省了不少时间和空间上的开销。 互斥特征捆绑 Exclusive Feature Bundling(EFB):使用EFB可以将许多互斥的特征绑定为一个特征,...
gbm.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_test, y_test)], early_stopping_rounds=5) # 模型存储 joblib.dump(gbm, 'loan_model.pkl') # 模型加载 gbm = joblib.load('loan_model.pkl') # 模型预测 y_pred = gbm.predict(X_test, num_iteration=gbm.best_iteration_) ...
gbm.fit(X_train,y_train,eval_set=[(X_test,y_test)],eval_metric='l1',early_stopping_rounds=5) # 预测测试集 y_pred=gbm.predict(X_test,num_iteration=gbm.best_iteration_) # 模型评估 print(mean_squared_error(y_test,y_pred)**0.5) ...
if eval_set is not None: if isinstance(eval_set, tuple): eval_set = [eval_set] for i, (valid_x, valid_y) in enumerate(eval_set): if valid_x is X and valid_y is y: eval_set[i] = valid_x, _y else: eval_set[i] = valid_x, self._le.transform(valid_y) ...
eval_set: 用于评估模型性能的额外数据集列表。 eval_names: 与 eval_set 对应的评估数据集名称列表。 eval_sample_weight: 与 eval_set 对应的评估数据集样本权重列表。 eval_class_weight: 仅适用于分类任务，用于指定评估数据集中各类别的权重。 eval_init_score: 用于初始化模型在每个...
if eval_set is not None: if isinstance(eval_set, tuple): eval_set = [eval_set] for i, (valid_x, valid_y) in enumerate(eval_set): if valid_x is X and valid_y is y: eval_set[i] = valid_x, _y else: eval_set[i] = valid_x, self._le.transform(valid_y) ...