print('画特征重要性排序...') lgb.plot_importance(gbm, max_num_features=10)# max_features表示最多展示出前10个重要性特征,可以自行设置 plt.show() print('Plot 3th tree...')# 画出决策树,其中的第三颗 lgb.plot_tree(gbm, tree_index=3, figsize=(20,8), show_info=['split_gain']) plt...
其它参数: 参考lightgbm.plot_importance() 返回值:一个matplotlib.axes.Axes对象,它就是传入的ax本身。 4.lightgbm.create_tree_digraph(): 绘制指定的树模型,但是返回一个digraph,而不是直接绘制。 lightgbm.create_tree_digraph(booster, tree_index=0, show_info=None, name=None, comment=None, filename=Non...
{'bagging_fraction': 0.6638644036370581, 'boosting_type': 2, 'colsample_by_tree': 0.6508119247105423, 'dart_subsample': 0.9332698496074869, 'feature_fraction': 0.6415512004314254, 'is_unbalance': 0, 'lambda_l1': 0.042428008387276714, 'lambda_l2': 0.14744398704785816, 'learning_rate': 0.0465...
plot_tree( tree_idx=0, pool=pool # 对于一个需要使用独热编码的特征,"pool" 是一个必须的参数 ) 第一棵树只包含一个由"OneHotFeature"特征产生的分裂。这种分割将"Sex=female"的对象放在左边,而"other"的对象放在右边。 OnlineCtr model.plot_tree(tree_idx=1, pool=pool) 02 Ordered Boosting 经典...
feature importance #ax = lgb.plot_tree(bst, tree_index=3, figsize=(40, 20), show_info=['split_gain']) ax = lgb.create_tree_digraph(bst) filename = 'project7-5.png' with open(filename, 'w') as f: f.write(ax._repr_svg_()) ax发布...
data:数据并行的tree learner voting:投票并行的tree learner num_threads或者num_thread或者nthread:一个整数,给出了LightGBM的线程数。默认为OpenMP_default。 为了更快的速度,应该将它设置为真正的CPU内核数,而不是线程的数量(大多数CPU使用超线程来使每个CPU内核生成2个线程)。
tree\_learner或者tree:一个字符串,给出了tree learner,主要用于并行学习。默认为serial。可以为: serial:单台机器的tree learne feature:特征并行的tree learne data:数据并行的tree learne voting:投票并行的tree learne num\_threads或者num\_thread或者nthread:一个整数,给出了LightGBM的线程数。默认为OpenMP\_def...
LightGBM通过提升树（Boosting Tree）算法不断学习和修正自身错误以提升预测模型效能。这种算法本质上是一种能够持续学习并纠正自身错误的决策树模型，通过不断迭代优化，最终构建出高性能的预测模型。LightGBM在处理分类和回归任务中表现卓越，例如房价预测、垃圾邮件识别以及贷款违约判断等。其工作原理与教师批改学生试卷的...
lgb.plot_importance(gbm, max_num_features=10)#max_features表示最多展示出前10个重要性特征,可以自行设置plt.show()print('Plot 3th tree...')#画出决策树,其中的第三颗lgb.plot_tree(gbm, tree_index=3, figsize=(20, 8), show_info=['split_gain']) ...
serial:单台机器的tree learner feature:特征并行的tree learner data:数据并行的tree learner voting:投票并行的tree learner num_threads或者num_thread或者nthread:一个整数,给出了LightGBM的线程数。默认为OpenMP_default。 为了更快的速度,应该将它设置为真正的CPU内核数,而不是线程的数量(大多数CPU使用超线程来使...