lightgbm基于HyperOpt实现TPE优化实例python代码
时间: 2024-01-01 07:04:15 浏览: 299
以下是基于 HyperOpt 实现 TPE 优化的 LightGBM 实例代码:
```python
import lightgbm as lgb
from hyperopt import fmin, tpe, hp, Trials
# 定义搜索空间
space = {
'boosting_type': hp.choice('boosting_type', ['gbdt', 'dart', 'goss']),
'num_leaves': hp.quniform('num_leaves', 30, 150, 1),
'learning_rate': hp.loguniform('learning_rate', -6, 0),
'subsample_for_bin': hp.quniform('subsample_for_bin', 20000, 300000, 20000),
'min_child_samples': hp.quniform('min_child_samples', 20, 500, 5),
'reg_alpha': hp.uniform('reg_alpha', 0.0, 1.0),
'reg_lambda': hp.uniform('reg_lambda', 0.0, 1.0),
'colsample_bytree': hp.uniform('colsample_by_tree', 0.6, 1.0)
}
# 定义目标函数
def objective(params):
# 加载数据集
train_data = lgb.Dataset('train_data.bin')
valid_data = lgb.Dataset('valid_data.bin')
# 训练模型
model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=1000, valid_sets=[valid_data], early_stopping_rounds=10, verbose_eval=False)
# 获取验证集的损失
loss = model.best_score['valid_0']['rmse']
return {'loss': loss, 'status': 'ok'}
# 初始化 Trials 对象
trials = Trials()
# 运行优化
best = fmin(fn=objective, space=space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials)
# 输出最佳参数
print(best)
```
在这个例子中,我们使用 HyperOpt 的 TPE 算法来搜索 LightGBM 模型的超参数,搜索空间包括 boosting_type、num_leaves、learning_rate、subsample_for_bin、min_child_samples、reg_alpha、reg_lambda 和 colsample_bytree 等超参数。目标函数 objective 通过训练 LightGBM 模型并在验证集上计算损失来评估超参数组合的效果,优化过程由 fmin 函数实现,最大评估次数为 100 次。最终输出的是最佳超参数组合 best。
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