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, y_train) 评估模型性能使用测试数据对模型进行评估。你可以使用准确率、精确率、召回率和F1分数等指标来评估模型的性能。
5.1 建立特征数据和标签数据 diagnosis为标签数据，除 diagnosis之外的为特征数据。关键代码如下：5.2数据集拆分 训练集拆分，分为训练集和验证集，70%训练集和30%验证集。关键代码如下：6.构建lightgbm分类模型 主要使用使用LGBMClassifier算法，用于目标分类。6.1模型参数 由于上述参数的值是默认值，所有在建模的代...
关键代码如下: 6.构建lightgbm分类模型 主要使用使用LGBMClassifier算法,用于目标分类。 6.1模型参数 由于上述参数的值是默认值,所有在建模的代码中直接用的默认值。 关键代码如下: 7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。 从上表可以看出,准确率为93% F1分值为95%,...
平时经常遇到需要批量重命名的场景,每次都一个一个的去改名字,学了os模块后写了个简单的批量重命名脚本文件。以下是代码: import os def renames(path,new_names): """ 批量重命名脚本,path为需要重命名的文件路径,格式为r"C:\python\test"或者"C:\\python\\test"都行。new_names为新名字组成的一个列表...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #先安装cmake和gcc,安装过的直接跳过前两步 brew install cmake brew install gcc git clone--recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM cd LightGBM #在cmake之前有一步添加环境变量exportCXX=g++-7CC=gcc-7mkdir build;cd build ...
基于2023年最新的人工鱼鹰优化算法(OOA)的全自动LightGBM超参数优化实现。该代码通过融合鱼群行为特性,能够高效地搜索超参数空间,以提高LightGBM回归器的性能。精心编写的代码不仅提供了模型优化和预测的核心功能,而且适用于广泛的回归问题。 全自动模型优化: 通过人工鱼鹰优化算法(OOA),实现对LightGBM回归器超参数的全面自...
LightGBM特征选择代码实现方法 一、整体流程 为了实现LightGBM特征选择,我们需要按照以下步骤进行操作: erDiagram 确定目标变量 --> 读取数据 --> 数据预处理 --> 拆分数据集 --> 模型训练 --> 特征选择 确定目标变量:首先确定需要预测的目标变量是什么,这将决定我们要选择哪些特征进行建模。
关键代码如下: 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。 关键代码如下...
运行总次数:0 代码可运行 公众号:尤而小屋作者:Peter 编辑:Peter 大家好,我是Peter~ 本文是UCI数据集建模的第3篇,第一篇是数据的探索性分析EDA部分,第二篇是基于LightGBM模型的baseline。 本文是第3篇,主要是对LightGBM模型的优化,最终准确率提升2%+ 导入库 导入建模所需要的各种库: In 1: 代码语言:Python ...