{'params': metric.parameters()}
时间: 2024-01-05 18:02:12 浏览: 28
根据你提供的信息,似乎你想获取一个叫做 "metric" 的对象的参数。要获取一个对象的参数,你可以使用 `parameters()` 方法。这个方法会返回一个包含对象参数的字典或列表。在你的情况下,你可以尝试使用 `metric.parameters()` 来获取 "metric" 对象的参数。请确保 "metric" 是一个可调用的对象,且具有 `parameters()` 方法。如果你提供更多上下文或详细信息,我可以给出更具体的回答。
相关问题
optimizer = optim.SGD([{'params': net.parameters()}, {'params': metric.parameters()}], lr=conf.lr, weight_decay=conf.weight_decay)
根据你提供的代码片段,这是使用 PyTorch 的优化器 `optim.SGD` 来定义一个随机梯度下降(SGD)优化器。在这个例子中,优化器被初始化为 `SGD` 类,并传入一个参数列表。参数列表中有两个字典,每个字典都包含一个 `'params'` 键和对应的参数值。
第一个字典 `{'params': net.parameters()}` 包含了神经网络模型 `net` 的参数。`net.parameters()` 返回一个包含神经网络模型参数的迭代器。
第二个字典 `{'params': metric.parameters()}` 包含了度量指标(metric)的参数。这里的 `metric` 是一个可调用的对象,具有 `parameters()` 方法,返回包含度量指标参数的迭代器。
此外,你还通过关键字参数 `lr=conf.lr` 设置了学习率(learning rate),以及 `weight_decay=conf.weight_decay` 设置了权重衰减(weight decay)。
最后,这个优化器可以用于优化神经网络模型和度量指标的参数,以便在训练过程中进行梯度更新。
翻译这段代码:print("start:") start = time.time() K = 9 skf = StratifiedKFold(n_splits=K,shuffle=True,random_state=2018) auc_cv = [] pred_cv = [] for k,(train_in,test_in) in enumerate(skf.split(X,y)): X_train,X_test,y_train,y_test = X[train_in],X[test_in],\ y[train_in],y[test_in] # The data structure 数据结构 lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) # Set the parameters 设置参数 params = { 'boosting': 'gbdt', 'objective':'binary', 'verbosity': -1, 'learning_rate': 0.01, 'metric': 'auc', 'num_leaves':17 , 'min_data_in_leaf': 26, 'min_child_weight': 1.12, 'max_depth': 9, "feature_fraction": 0.91, "bagging_fraction": 0.82, "bagging_freq": 2, } print('................Start training..........................') # train gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=2000, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100) print('................Start predict .........................') # Predict y_pred = gbm.predict(X_test,num_iteration=gbm.best_iteration) # Evaluate tmp_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) auc_cv.append(tmp_auc) print("valid auc:",tmp_auc) # Test pred = gbm.predict(X, num_iteration = gbm.best_iteration) pred_cv.append(pred) # the mean auc score of StratifiedKFold StratifiedKFold的平均auc分数 print('the cv information:') print(auc_cv) lgb_mean_auc = np.mean(auc_cv) print('cv mean score',lgb_mean_auc) end = time.time() lgb_practice_time=end-start print("......................run with time: {} s".format(lgb_practice_time) ) print("over:*") # turn into array 变为阵列 res = np.array(pred_cv) print("rusult:",res.shape) # mean the result 平均结果 r = res.mean(axis = 0) print('result shape:',r.shape) result = pd.DataFrame() result['company_id'] = range(1,df.shape[0]+1) result['pred_prob'] = r
打印 "start:",并记录开始时间。然后进行 K 折交叉验证,其中 K=9。对于每个交叉验证的训练集和测试集,使用 LightGBM 模型进行训练和预测,并计算每个测试集的 AUC 分数。将每个测试集的预测结果和相应的 AUC 分数存储在数组中。计算 StratifiedKFold 的平均 AUC 分数,并打印出来。将所有测试集的预测结果取平均值作为最终预测结果,并将其存储在 DataFrame 中。最后打印出总运行时间。
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