predict(X_test) # 性能评价 accuracy = metrics.accuracy_score(y_test,y_pre) print('预测结果为:',y_pre) print('准确率为:',accuracy) 回归情形 from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_
4.准确率高 尽管 LightGBM 在训练过程中采用了多种优化技术来提高效率,但它并没有牺牲模型的准确率。在许多实际应用和机器学习竞赛中,LightGBM 都能取得与其他先进算法相当甚至更优的预测结果。 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...
#设置LightGBM参数 params <- list( objective="binary", num_leaves=31, learning_rate=0.1, nrounds=1000) #训练模型 lgb.model<-lgb.train(params=params,data=lgb.Train, nrounds=params[['nrounds']],verbose=-1) summary(lgb.model) #预测测试集 pred <- predict(lgb.model, as.matrix(Test[...
axis=1)y=data['target']# 划分训练集与测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)# 创建 LightGBM 数据集格式train_data=lgb.Dataset
pipinstalllightgbm pandas numpy scikit-learn matplotlib 1. 数据准备 首先,我们需要准备一个可以用于二分类预测的数据集。这里我们将使用sklearn库中的make_classification函数来生成一个虚拟数据集。 importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classification# 生成数据X,y=make_classification(n_sampl...
在Python中实现LightGBM分类模型(LGBMClassifier算法)项目实战需要经过以下步骤: 安装LightGBM库首先,确保你已经安装了Python和必要的库。你可以使用pip命令安装LightGBM库。打开终端或命令提示符,然后输入以下命令: pip install lightgbm 准备数据集为了演示,我们将使用鸢尾花数据集(Iris dataset)。你可以从Scikit-learn库中...
bagging_freq': 5, # 每 5 次迭代进行一次采样'verbose': # 输出信息级别}# 创建 LightGBM 数据集lgb_train = lgb.Dataset(train_x, label=train_y)# 训练模型lgb_model = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=100)# 在测试数据上预测predictions = lgb_model.predict(test_x)# 将预测结...
LSTM、Wavenet、LightGBM预测苹果公司股价 1. 数据加载与可视化 首先,我们加载并可视化了苹果公司(AAPL)的股票价格数据集。通过使用Pandas库,我们读取了CSV文件,并使用head函数展示了数据集的前几行,以确保数据的完整性和准确性。 df = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/Github/Time-series_price_analysis/datase...
early_stopping_rounds=100)#模型预测lgb_pre = gbm.predict(X_test) #括号中需要输入与训练时相同的数据格式#结果评估from sklearn.metrics import roc_auc_scoreauc_score = roc_auc_score(y_test, lgb_pre)#模型保存gbm.save_model('whx19961212.txt')#模型加载import lightgbm as lgbgbm = lgb.Booster(...
: ')不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM，在...