{'l2', 'auc'}, # 评估函数 'num_leaves': 31, # 叶子节点数 'learning_rate': 0.05, # 学习速率 'feature_fraction': 0.9, # 建树的特征选择比例 'bagging_fraction': 0.8, # 建树的样本采样比例 'bagging_freq': 5, # k 意味着每 k 次迭代执行bagging 'verbose': 1 # <0 显示致命的, =0...
# 提升类型:梯度提升决策树'learning_rate':0.1,# 学习率'num_leaves':31,# 叶子节点数'max_depth':-1,# 树的最大深度'feature_fraction':0.9,# 特征选择比例'bagging_fraction':0.8,# 数据选择比例'bagging_freq':5,# bagging的频率'verbose':-1# 日志信息}...
bagging_freq:5,#k意味着每k次迭代执行bagging verbose:1#<0 显示致命的, =0 显示错误 (警告), >0显示信息 } #7.调用LightGBM模型,使用训练集数据进行训练(拟合) #Addverbosity=2toprintmessageswhilerunningboosting my_model=lgb.train(params,lgb_train,num_boost_round=20,valid_sets=lgb_eval,early_stop...
# 目标函数'metric':{'l2','auc'},# 评估函数'num_leaves':31,# 叶子节点数'learning_rate':0.05,# 学习速率'feature_fraction':0.9,# 建树的特征选择比例'bagging_fraction':0.8,# 建树的样本采样比例'bagging_freq':5,# k 意味着每 k 次迭代执行bagging'verbose':1#<0显示致命的,=0显示错误(警告...
gsearch2 = GridSearchCV(estimator=model_lgb, param_grid=params_test2, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5, verbose=1, n_jobs=4) gsearch2.fit(df_train, y_train) gsearch2.grid_scores_, gsearch2.best_params_, gsearch2.best_score_ ...
'verbose': 1 # <0 显示致命的, =0 显示错误 (警告), >0 显示信息 } # 7.调用LightGBM模型,使用训练集数据进行训练(拟合) # Add verbosity=2 to print messages while running boosting my_model = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=20, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=5...
'verbose':1# <0 显示致命的, =0 显示错误 (警告), >0 显示信息 } # 7.调用LightGBM模型,使用训练集数据进行训练(拟合) # Add verbosity=2 to print messages while running boosting my_model=lgb.train(params,lgb_train,num_boost_round=20,valid_sets=lgb_eval,early_stopping_rounds=5) ...
cv_results=lgb.cv(params,data_train,num_boost_round=1000,nfold=5,stratified=False,shuffle=True,metrics='rmse',early_stopping_rounds=50,verbose_eval=50,show_stdv=True,seed=0)print('best n_estimators:',len(cv_results['rmse-mean']))print('best cv score:',cv_results['rmse-mean'][-1]...
gbm= lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=400, valid_sets=[lgb_train, lgb_eval], categorical_feature=cat,verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200)#varbose_eval 迭代多少次打印 early_stopping_rounds:有多少次分数没有提高就停止#categorical_feature:lightgbm可以处理标称型(类别)数据。通过...
较大值可以提高模型复杂度但可能导致过拟合 'verbose': -1, # 控制 LightGBM 输出信息的详细程度,-1表示无输出,0表示最少输出,正数表示输出更多信息 'seed': 42, # 随机种子,用于重现模型的结果 'n_jobs': -1, # 并行运算的线程数量,-1表示使用所有可用的CPU核心 'feature_fraction': 0.8, # 每棵树...