帮我写一个python代码,使用lgbmclassifier模型进行10分类任务
时间: 2024-01-31 15:04:35 浏览: 31
好的,下面是使用`lgbmclassifier`模型进行10分类任务的Python代码示例:
```python
import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义模型参数
params = {
'boosting_type': 'gbdt',
'objective': 'multiclass',
'num_class': 10,
'metric': 'multi_logloss',
'num_leaves': 31,
'learning_rate': 0.05,
'feature_fraction': 0.9,
'bagging_fraction': 0.8,
'bagging_freq': 5,
'verbose': 0
}
# 创建模型
lgb_model = lgb.LGBMClassifier(**params)
# 拟合模型
lgb_model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = lgb_model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
```
上述代码中的数据集是`Iris`鸢尾花数据集,你需要替换成你自己的数据集。同时,也可以根据需要修改模型参数。
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