# coding:utf-8# pylint:disable=invalid-name,C0111# 函数的更多使用方法参见LightGBM官方文档:http://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Python-Intro.htmlimportjsonimportlightgbmaslgbimportpandasaspd from sklearn.metricsimportmean_squared_error from sklearn.datasetsimportload_iris from sklearn.model_selection...
可以使用scikit-learn库中的一个示例数据集来演示,如鸢尾花数据集: fromsklearn.datasetsimportload_iris data=load_iris()X=data.data y=data.target 1. 2. 3. 4. 5. 接下来,我们需要将数据集划分为训练集和测试集: fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=...
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 创建LGBMClassifier模型使用LightGBM库中的LGBMClassif...
model_dir ="data/gbm.model" print("model_dir: %s"%model_dir) gbm.save_model("data/gbm.model") printlog("task end...") ### ## # - EOF - 点击标题可跳转 1、 取 27 门语言之长,提升 Python 的能力 2、 总结 | 提高 Python 代码质量的 7 个习惯 3、 一文详解 RNN 股票预测实战(Pyth...
1、Python代码 # 模型定义model=LGBMClassifier(boosting_type='dart',# 基学习器 gbdt:传统的梯度提升决策树; dart:Dropouts多重加性回归树n_estimators=20,# 迭代次数learning_rate=0.1,# 学习率max_depth=5,# 树的最大深度min_child_weight=1,# 决定最小叶子节点样本权重和min_split_gain=0.1,# 在树的...
frontend.load_lightgbm_model(lgb_model_path) tl2cgen.export_lib(model, toolchain="gcc", libpath=so_model_path) def predict(X, so_model_path): """用 .so 文件进行模型推理 args: X : np.array (2D) 模型特征 so_model_path : str .so 文件路径 return: np.array (1D) """ predictor ...
importlightgbmaslgbfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorimportmatplotlib.pyplotasplt 1. 2. 3. 4. 5. 数据集 我们将使用波士顿房价数据集作为示例数据集。可以使用load_boston函数加载数据集: ...
lightgbm保存和加载模型 import joblib # 保存 joblib.dump(lgbm_model, "lgbm_model.pkl") # 加载 my_model = joblib.load("lgbm_model.pkl")
model_selection import train_test_split # 加载数据 data = load_breast_cancer() X = data.data y = data.target # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 将数据转换为LightGBM的Dataset格式 train_data = lgb.Dataset(X...
Python版本的LightGBM算法原生支持三种并行模式,分别是:特征并行(Featrue Parallelization)和数据并行(Data Parallelization)以及基于投票的数据并行(Voting Parallelization)。而Spark版本的LightGBM不支持特征并行(笔者认为,特征并行不能很好的解决大数据集上的分布式并行处理,因此Spark取消了这种模式),仅支持数据并行和基于投票的...