evals_result = {} # to record eval results for plottingprint('开始训练...')# 训练gbm = lgb.train(params,lgb_train,num_boost_round=100,valid_sets=[lgb_train, lgb_test],feature_name=['f' + str(i + 1) for i in range(28)],categorical_feature=[21],evals_result=evals_result,...
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...
.evals_result_:一个字典或者None。当early_stopping_round参数设定时,它给出了模型的evaluation results。 .feature_importances_: 一个形状为(n_features,)的numpy array,给出了特征的重要性(值越大,则对于的特征越重要)。 2. 方法: .apply(X,num_iteration=0): 预测每个样本在每个树的哪个叶节点上。
evals_result:一个字典或者None,这个字典用于存储在valid_sets中指定的所有验证集的所有验证结果。默认为None verbose_eval:一个布尔值或者整数。默认为True 如果是True,则在验证集上每个boosting stage打印对验证集评估的metric。 如果是整数,则每隔verbose_eval个boosting stage打印对验证集评估的metric。
evals_results={} ES=lgb.early_stopping(stopping_rounds=10, first_metric_only=True, verbose=True) bst = lgb.train(param, train_data, valid_sets=validation_data,feval=lgb_f1_score,evals_result=evals_results,callbacks=[ES]) bst.save_model('model.txt', num_iteration=bst.best_iteration) ...
output_result或者predict_result或者prediction_result:一个字符串,给出了prediction结果存放的文件名。默认为txt。 pre_partition或者is_pre_partition:一个布尔值,指示数据是否已经被划分。默认值为False。如果为true,则不同的机器使用不同的partition来训练。它用于并行学习(不包括...
一、引入常用包 AI检测代码解析 import datetime import numpy as np import pandas as pd import lightgbm as lgb from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score ...
Bigboboboy 初级粉丝 1 然后,图三是train源码部分,好像没有evals_result参数。CPU版本绘制loss曲线的一般思路,也是导出evals_result来绘制。那他没有怎么绘制呢 Bigboboboy 初级粉丝 1 顶顶顶,今天装完lightgbm,捣鼓了一天了。求求用过的大佬解答下 登录...
lgb.train(params, train_set, num_boost_round=10, 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...
# if (evals_result and gbm) not in locbals(): # global evals_result,gbm # 如果是局部变量的话,推荐把他们变成全局变量,这样plot的代码位置不受限制 evals_result={}# 记录训练结果所用 print('开始训练...') # train gbm=lgb.train(params, ...