基于lgb.LGBMRegressor写一个lightgbm二分类模型
时间: 2024-02-04 18:01:45 浏览: 25
lgb.LGBMRegressor 是一个用于回归问题的 LightGBM 模型,无法直接用于二分类问题。但是,我们可以通过对目标变量进行处理,将二分类问题转换为回归问题,进而使用 lgb.LGBMRegressor 进行建模。以下是一个示例代码:
```python
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 准备数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 将目标变量转换为连续值
y_train_reg = 2 * y_train - 1 # 将 0/1 转换为 -1/1
y_test_reg = 2 * y_test - 1
# 定义模型参数
params = {
'objective': 'regression',
'boosting_type': 'gbdt',
'metric': 'mse',
'num_leaves': 31,
'learning_rate': 0.05,
'feature_fraction': 0.9,
'bagging_fraction': 0.8,
'bagging_freq': 5,
'verbose': 0
}
# 训练模型
model = lgb.LGBMRegressor(**params)
model.fit(X_train, y_train_reg, eval_set=[(X_test, y_test_reg)], early_stopping_rounds=200, verbose=False)
# 模型评估
y_pred_reg = model.predict(X_test)
y_pred = (y_pred_reg >= 0).astype(int) # 将连续值转换为 0/1
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
# 模型应用
new_data = pd.read_csv('new_data.csv')
new_X = new_data.drop('target', axis=1)
new_y_pred_reg = model.predict(new_X)
new_y_pred = (new_y_pred_reg >= 0).astype(int)
```
其中,y_train_reg 和 y_test_reg 是将目标变量进行处理后的连续值。params 和 model 的定义与前面的示例相同。模型的训练和评估也与前面的示例类似,唯一的区别在于预测值需要进行处理,将连续值转换为 0/1。