train或者training:表示是训练任务。默认为train。 predict或者prediction或者test:表示是预测任务。 convert_model:表示是模型转换任务。将模型文件转换成if-else格式。 application或者objective或者app:一个字符串,表示问题类型。可以为: regression或regression_l2或mean_squared_error或...
# 5.转换为Dataset数据格式lgb_train = lgb.Dataset(train_X, train_y)lgb_eval = lgb.Dataset(test_X, test_y, reference=lgb_train) # 6.参数params = {'task': 'train','boosting_type': 'gbdt', # 设置提升类型'objective': 'regression', # 目标函数'metric': {'...
train或者training:表示是训练任务。默认为train。 predict或者prediction或者test:表示是预测任务。 convert\_model:表示是模型转换任务。将模型文件转换成if-else格式。 application或者objective或者app:一个字符串,表示问题类型。可以为: regression或regression\_l2或mean\_squared\_error或mse或l2\_root或root\_mean\...
train或者training:表示是训练任务。默认为train。 predict或者prediction或者test:表示是预测任务。 convert\_model:表示是模型转换任务。将模型文件转换成if-else格式。 application或者objective或者app:一个字符串,表示问题类型。可以为: regression或regression\_l2或mean\_squared\_error或mse或l2\_root或root\_mean\...
], train_y[valid_index] train_matrix = clf.Dataset(trnx, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(valx, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'regression', 'metric': 'rmse', 'seed': 2023, 'nthread' : 16, 'verbose' : -1, } model = clf....
model = lgb.train(params,train_set=lgb_train,num_boost_round=200,valid_sets=lgb_eval ,valid_names='nonsense',feval=accuracy1) y_ = model.predict(x_test) y_ 参考---官网链接: Core Parameters核心参数: █objective---同Sklearn中的 █boosting---同Sklearn中...
objective,训练目标,分类还是回归 reg:linear,线性回归 reg:logistic,逻辑回归 binary:logistic,使用LR二分类,输出概率 binary:logitraw,使用LR二分类,但在进行logistic转换之前直接输出分类得分 count:poisson,泊松回归 multi:softmax,使用softmax进行多分类,需要设置类别数num_class ...
train或者training:表示是训练任务。默认为train。 predict或者prediction或者test:表示是预测任务。 convert_model:表示是模型转换任务。将模型文件转换成if-else格式。 application或者objective或者app:一个字符串,表示问题类型。可以为: regression或regression_l2或mean_squared_error或mse或l2_root或root_mean_squred_er...
.setObjective("binary") // .setNumLeaves(160) .setMaxBin(511) val model: LightGBMClassificationModel = lgbCl.fit(train_data) val value: RDD[(Double, Double)] = model .transform(test_data) .select("label", "probability") .rdd
# 3. trainbst = lgb.train(params=config, train_set=train_data, valid_sets=[val_data]) # 4. predictlgb.predict(val_data) # lightgbm_config.json{"objective":"binary","task":"train","boosting":"gbdt","num_iterations":500,"learning_rate":0.1,"max_depth":-1,"num_leaves":64,"tree...