LightGBM值参数配置
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:
param={'num_class':33, 'boosting_type':'gbdt', 'max_depth':3, 'metric': {'multi_logloss'}, 'learning_rate':0.01}
2.可以制定多eval指标:
param['metric'] = ['auc', 'binary_logloss']
模型的训练:需要一个params参数和训练数据集
num_round = 10
bst = lgb.train(param, train_data, num_round, valid_sets=[test_data])
训练完成后存储模型:
bst.save_model('model.txt')
模型使用如下方式来加载:
bst = lgb.Booster(model_file='model.txt') #init model
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
gbm.predict(pre_x.values, num_iteration=gbm.best_iteration)
在训练过程中使用了提前停止,使用best_iteration从最佳迭代中获取训练结果
param['metric'] = ['auc', 'binary_logloss']
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