原生形式使用lightgbm(import lightgbm as lgb) import lightgbm as lgb from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据 iris = load_iris() data = iris.data target
在此之前,调参要么网格调参,要么随机调参,要么肉眼调参.虽然调参到一定程度,进步有限,但仍然很耗精力. 自动调参库hyperopt可用tpe算法自动调参,实测强于随机调参. hyperopt 需要自己写个输入参数,返回模型分数的函数(只能求最小化,如果分数是求最大化的,加个负号),设置参数空间. 本来最优参数fmin函数会自己输出的,但是出了意外,参数会强制转化整数,没办法只好自己动手了. demo如下: import lightgbm as lgb from sklearn.metrics i
作者:匿名用户链接:https://www.zhihu.com/question/52992079/answer/156294774来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. (sklearn官方指南:Choosing the right estimator) 0)选择合适的机器学习算法 All models are wrong, but some models are useful. — George Box (Box and Draper 1987) 根据