随笔分类 - LightGBM
摘要:直接上代码吧: 输出: 本文参考:https://blog.csdn.net/the_lastest/article/details/79093407
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摘要:LightGBM 可以使用一个 pairs 的 list 或一个字典来设置参数: 1.Booster提升器的参数: 2.可以制定多eval指标: 模型的训练:需要一个params参数和训练数据集 训练完成后存储模型: 模型使用如下方式来加载: 预测:已将训练或者加载好的模型都可以对数据集进行预测 在
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摘要:训练数据要放到Dataset中供lgb使用,构建数据如下: 很清晰的构建数据方式,记住这种用法 指定 feature names(特征名称)和 categorical features(分类特征): 分类特征可以人为制定,使用categorical_feature选取你制定的名称
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摘要:用于模型的训练 1.说明: lightgbm.train(params, train_set, num_boost_round=100, valid_sets=None, valid_names=None, fobj=None, feval=None, init_model=None, featur
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摘要:最近使用了LightBGM的Dataset,记录一下: 1.说明: classlightgbm.Dataset(data, label=None, reference=None, weight=None, group=None, init_score=None, silent=False, feat
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