Lightgbm python数据集引用参数是什么意思？
我正在尝试找出如何用python中的lightgbm来训练gbdt分类器，但与the official website中提供的示例混淆了。 按照列出的步骤，我发现VALIDATION_DATA不知从何而来，并且不知道VALID_DATA的格式，也不知道使用或不使用它的训练模型的优点或用处。 随之而来的另一个问题是，在文档中，有一句话是说“验证数据应该与训练数据对齐”，当我查看数据集的细节时，我发现
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LightGBM 中的交叉验证
我们应该如何使用 lightgbm.cv 的字典输出来改进我们的预测? 这是一个例子 - 我们使用下面的代码训练我们的 cv 模型: cv_mod = lgb.cv(params,d_train，500,nfold = 10,early_stopping_rounds = 25,分层 = 真) 我们如何使用从上述代码的最佳迭代中找到的参数来预测输出?在这种情况下，cv_mod 没有“预测
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AUC 高，但数据不平衡导致预测不佳
我正在尝试在非常不平衡的数据集上使用 LightGBM 构建分类器.不平衡的比例为 97:3，即: 类0 0.9706911 0.029309 我使用的参数和训练代码如下所示. lgb_params = {'boosting_type': 'gbdt','目标':'二进制'，'公制':'auc',“学习率":0.1，'is_unbalance': 'true', #因为训练数据不平衡(用sc
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在这个 XGBoost 树中如何计算休假的分数?
我正在查看下图. 谁能解释一下它们是如何计算的?我虽然 N 为 -1，是的 +1，但后来我无法弄清楚这个小女孩是如何拥有 0.1 的.但这对树 2 也不起作用. 解决方案 叶子元素的值(又名“分数") - +2, +0.1, -1、+0.9 和 -0.9 - 是在训练期间由 XGBoost 算法设计的.在这种情况下，XGBoost 模型是使用数据集训练的，其中小男孩 (+2) 以某种
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重现LightGBM自定义损失函数以进行回归
我想为LightGBM重现自定义丢失功能.这是我尝试过的: lgb.train(params=params, train_set=dtrain, num_boost_round=num_round, fobj=default_mse_obj) 将default_mse_obj定义为: 残差= y_true-y_pred.get_label()毕业= -2.0 *剩余赫斯= 2.0+(残留*
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如何使用lightgbm.cv进行回归?
我想使用 lgb.Dataset 对LightGBM模型进行交叉验证，并使用 early_stopping_rounds .以下方法对XGBoost的 xgboost.cv 毫无问题.我不想在GridSearchCV中使用Scikit Learn的方法，因为它不支持提早停止或lgb.Dataset. 将lightgbm导入为lgb从sklearn.metrics导入mean_absolute_e
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LightGBM Windows安装问题-cmake-不支持平台规范
我正在尝试使用cmake在Windows 10中安装LightGBM. 我正在按照此链接中给出的过程进行操作 在此命令上 cmake -DCMAKE_GENERATOR_PLATFORM = x64 .. 它给出错误提示 CMakeLists.txt中的 CMake错误:7(PROJECT):发电机NMake Makefiles不支持平台规范，但平台x64的已指定.CMa
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在Google Collab上为LightGBM安装GPU支持
有人通过使用那里的Notebooks尝试在Google Collab上为lightgbm安装GPU支持吗? 解决方案 确保正确执行了安装步骤 !git clone --recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM %cd LightGBM !mkdir build %cd build !cmake ../../LightGBM !ma
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从LightGBM模型访问树和节点
在sci-kit学习中，可以访问整个树结构，即树的每个节点。这样可以探究在树的每个分割处使用的属性以及用于测试的值 二叉树结构具有5个节点，并具有以下树结构： node = 0测试节点：如果X [:, 3]
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轻型gbm-python API vs Scikit-learn API
我试图在我的问题之一中应用lgbm。为此，我正在经历“ http://lightgbm.readthedocs.io/en /latest/Python-API.html ”。 但是，我有一个基本问题。 Training API和Scikit-learn API有什么区别？我们可以同时使用两个API来解决同一问题吗？ 感谢 Dipanjan。 解决方案 简短的答案：是的，如果您以
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Python-带有GridSearchCV的LightGBM永远运行
最近，我正在做多个实验来比较Python XgBoost和LightGBM。似乎这个LightGBM是一种新算法，人们说它在速度和准确性上都比XGBoost更好。 这是 LightGBM GitHub 。 这是 LightGBM python API文档，在这里您将查找可以调用的python函数。可以从LightGBM模型直接调用它，也可以由LightGBM scikit-learn调用。
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Python：LightGBM交叉验证。如何使用lightgbm.cv进行回归？
我想使用 lgb.Dataset 对LightGBM模型进行交叉验证，并使用 early_stopping_rounds 。 XGBoost的 xgboost.cv 使用以下方法时不会出现问题。我不想在GridSearchCV中使用Scikit Learn的方法，因为它不支持提早停止或lgb.Dataset。 import lightgbm as sklearn.metrics中的lgb
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Lightgbm OSError，未加载库
如果我只是这样做: import lightgbm as lgb 我要 python script.py Traceback (most recent call last): File "script.py", line 4, in import lightgbm as lgb File "/usr/local/lib/python2.7/site-packag
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在具有OpenMP依赖性的Mac上安装Lightgbm
我是python新手，想安装 lightgbm 在我的Macbook上.我做了一个pip install lightgbm，它说安装成功.但是，当我尝试将其导入到笔记本中时，出现以下错误消息: ../anaconda/envs/python3/lib/python3.6/ctypes/__init__.py in __init__(self, name, mode, handle, use_
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LightGBM的多类别分类
我正在尝试使用Python中的LightGBM为多类分类问题(3个类)建模分类器.我使用了以下参数. params = {'task': 'train', 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class':3, 'metric': 'multi_logloss', 'lear
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lightgbm中的f1_score指标
我想用自定义指标训练lgb模型:f1_score平均值为weighted 我通过查看了lightgbm的高级示例，并发现了自定义二进制错误函数的含义.我实现了类似的功能来返回f1_score，如下所示. def f1_metric(preds, train_data): labels = train_data.get_label() return 'f1', f1_
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LightGBM中的交叉验证
在阅读了LightGBM关于交叉验证的文档之后，我希望这个社区可以阐明交叉验证的结果，并使用LightGBM改进我们的预测.我们应该如何使用lightgbm.cv的字典输出来改善我们的预测? 这是一个例子-我们使用以下代码训练我们的简历模型: cv_mod = lgb.cv(params, d_train, 500,
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AUC较高，但数据不平衡时预测较差
我正在尝试在非常不平衡的数据集上使用LightGBM构建分类器.不平衡的比率为97:3，即: Class 0 0.970691 1 0.029309 我使用的参数和训练代码如下所示. lgb_params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metri
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