sns.barplot(x="Value", y="Feature", data=feature_imp.sort_values(by="Value", ascending=False)[0:num]) plt.title('LightGBM Features (avg over folds)') plt.tight_layout() plt.savefig('lgbm_importances-01.png') plt.show()
#ax=plt.figure(figsize=(20,20)) lgb.plot_importance(bst, height=1,figsize=(20,30), title='Feature importance', xlabel='Feature importance', ylabel='Features',max_num_features=len(features), importance_type='split') F1 of the model def test_data_modellgb(x,y,model): ## INPUTS # d...
5. 训练LightGBM模型 params={'objective':'binary','metric':'binary_logloss',}model=lgb.train(params,train_data,num_boost_round=100) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 我们定义了模型的参数并训练了模型,num_boost_round指定了迭代次数。 6. 计算特征重要性 importance=model.feature_importance()feature_names=...
接下来,我们训练一个 LightGBM 模型并计算特征的重要性。 # 设置参数params={'objective':'multiclass','num_class':3,'metric':'multi_logloss','boosting_type':'gbdt',}# 训练模型model=lgb.train(params,train_data,num_boost_round=100)# 获取特征重要性importance=model.feature_importance(importance_typ...
LightGBM模型LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一种基于决策树的梯度提升框架,主要用于分类、回归和排序等多种机器学习任务。其核心原理是利用基分类器(决策树)进行训练,通过集成学习得到最…
内存消耗:LightGBM远小于XGBoost。 缺失值特征:XGBoost和LightGBM都可以自动处理特征缺失值。 分类特征:XGBoost不支持类别特征,需要OneHot编码预处理。 LightGBM直接支持类别特征。 二、LightGBM性能优化原理概述 LightGBM在XGBoost上主要有3方面的优化。 1、Histogram算法:直方图算法。
feature_name 特征名称,如果' auto '和data是 DataFrame,则使用数据列名称 默认auto categorical_feature 分类功能,如果是int的列表,则解释为下标。如果字符串列表,解释为特性名称(也需要指定feature_name),如果' auto '和data是pandas DataFrame,则使用pandas分类列 默认auto callbacks 在每次迭代中应用的回调函数列表...
#1-3 lightGBM 轻量级梯度提升机 import lightgbm as lgb data=np.random.rand(100000,10) label=np.random.randint(2,size=100000) train=lgb.Dataset(data,label=label) data2=np.random.rand(5000,10) label2=np.random.randint(2,size=5000)
#'device':'gpu'##如果安装的事gpu版本的lightgbm,可以加快运算}folds=KFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=2019)prob_oof=np.zeros((train_x.shape[0],))test_pred_prob=np.zeros((test.shape[0],))## train and predict feature_importance_df=pd.DataFrame()forfold_,(trn_idx,val_idx)...
classes_返回标签的所有分类（仅限于分类问题）n_classes_返回标签的类别数量 best_score_返回模型的最好分数 best_iteration 指定了early_stopping_rounds时拟合模型的最佳迭代 booster_模型的提升⽅式 evals_result 如果已指定early_stopping_rounds，则计算结果 feature_importances_返回每个特征的特征重要性 ...