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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：数据详情如下(部分展示)：3.数据预处理 真...
下面的示例代码展示了如何使用LGBMClassifier进行分类任务,并设置上述参数: importnumpyasnpimportpandasaspdfromlightgbmimportLGBMClassifierfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score# 加载数据集data=load_iris()X=pd.DataFrame(data.data,...
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, rand...
"NeuralNet": MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50,)), "XGBoost": XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='logloss'), "LightGBM": LGBMClassifier(), "NaiveBayes": GaussianNB(), "KNN": KNeighborsClassifier(n...
CatBoostClassifier(random_ 使用LightGBM库的分类器的实例化,其中random_state参数用于指定随机种子数。LightGBM是另一个梯度提升库,通常被认为在大型数据集上具有较高的性能。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 LGBMClassifier(random_sta
lgb.LGBMRegressor(params, **kwargs): 用于创建LightGBM回归模型的类。 lgb.LGBMClassifier(params, **kwargs): 用于创建LightGBM分类模型的类。 lgb.Dataset(data, label=None, reference=None, weight=None, group=None, silent=False, init_score=None, params=None, free_raw_data=True, categorical_feature...
model=LGBMClassifier(objective='binary',random_state=1,verbose=-1,max_depth=6,n_estimators=100,eta=0.05) model.fit(X_train, y_train) y_pred=model.predict(X_val) evaluation(y_val,y_pred) 可以看到这4个指标的数据的情况,但是信贷模型一般不关注他们,所以就不是很重要了。
objective 学习任务和学习目标 默认regression对于LGBRegressor,LGBClassifier是’binary’,‘multiclass’,LGBMRanker是’lambdarank’ min_split_gain 在树的叶子节点上做进一步分区所需的最小损失减少 默认0,浮点数 min_child_weight 子节点(叶节点)中所需要的最小实例权重(hessian)之和 默认1e-3 min_child_samples...