5.支持多种数据类型和任务 LightGBM 不仅支持常见的数值型和类别型数据,还能处理稀疏数据。同时,它广泛应用于回归、分类、排序等多种机器学习任务,具有很强的通用性。 四、Python实现 (Python 3.11,scikit-learn 1.6.1) 分类情形 fromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_te...
lightgbm分类模型混淆矩阵：从上图可以看到，实际值为1 预测为0的有4个；实际值为0 预测为1的有8个；这些是预测错误的，总共12个，在可以接受的范围内。7.4 分类报告 lightgbm分类模型分类报告：从上图可以看到，分类类型为0的F1分值为0.90；分类类型为1的F1分值为0.95；整个模型的准确率为0.93.7.5 模...
而LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一个实现GBDT算法的框架,支持高效率的并行训练,并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下: 编号变量名称描述 0 mean_radius 1 mean...
创建LGBMClassifier模型使用LightGBM库中的LGBMClassifier类创建模型。你可以设置参数来调整模型的性能。以下是一个简单的示例: from lightgbm import LGBMClassifier model = LGBMClassifier(n_estimators=100, random_state=42) 训练模型使用训练数据对模型进行训练。这可以通过调用模型的fit方法来实现: model.fit(X_train...
6.构建lightgbm回归模型 主要使用LGBMRegressor算法,用于目标回归。 6.1模型参数 关键代码如下: 7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。 从上表可以看出,R方为89% 可解释方差值为89%,lightgbm回归模型比较优秀,效果非常好。
一、LightGBM模型 LightGBM是一种基于决策树算法的梯度提升框架,具有高效、快速、可扩展等特点。它支持多种目标函数,包括回归、二分类、多分类等,适用于各种数据集和场景。 在Python中实现LightGBM模型,需要安装lightgbm库。以下是一个简单的示例代码,用于训练一个二分类模型: import lightgbm as lgb from sklearn.datas...
简介: Python实现LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 如今已是大数据时代,具备大数据思想至关重要,人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。GBDT (Gradient Boosting ...
如何使用Python实现LightGBM回归模型 一、整体流程 下面是实现LightGBM回归模型的整体流程: 二、步骤详解 1. 安装必要的库 # 使用pip安装必要的库!pip install lightgbm 1. 2. 2. 导入数据集 importpandasaspd# 读取数据集data=pd.read_csv('data.csv') ...
简介: Python实现LightGBM回归模型(LGBMRegressor算法)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 房地产不仅是国民经济的支柱产业,更和民生问题密不可分,随着房产越炒越热,人们对于房价的关注度也持续变高,因此能够较...
LightGBM贝叶斯调参Python实现指南 1. 整体流程 为了实现LightGBM的贝叶斯调参,我们需要按照以下步骤进行操作: 2. 操作步骤及代码示例 步骤1:定义优化目标函数 在这一步中,我们需要定义一个优化目标函数,用于评价模型的好坏。 defobjective(params):# 设置LightGBM参数clf=lgb.LGBMClassifier(**params)# 训练模型clf.fit...