sklearn lgb

时间: 2023-09-04 16:11:17 浏览: 94
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lgb_python_特征提取_lgb预测_

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sklearn是一个Python机器学习库，而lgb则是指LightGBM，是一种基于梯度提升树的高效机器学习算法。在sklearn中，可以使用lgb来构建和训练LightGBM模型。它具有并行化训练、更快的训练速度和更高的准确性等优点。您可以使用sklearn的API来使用lgb进行特征选择、参数调优等任务。如果有具体的问题或者需要代码示例，请告诉我。
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import lightgbm as lgb from lightgbm import LGBMClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 定义xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier() # 设置参数空间 params = { 'boosting_type': 'gbdt', #'boosting_type': 'dart', 'objective': 'multiclass', 'metric': 'multi_logloss', 'min_child_weight': 1.5, 'num_leaves': 2**5, 'lambda_l2': 10, 'subsample': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'learning_rate': 0.03, 'seed': 2017, "num_class": 2, 'silent': True, } # 输出最优参数 print('Best Parameter:', params) # 使用最优参数构建新的xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier(**params) # 使用训练集对新模型进行拟合 # X_train = np.array(X_train) # pdb.set_trace() lgb_model.fit(X_train, y_train) # 使用新模型进行预测 y_pred = lgb_model.predict(X_test)改为svm模型

好的，那么你需要将导入的库改为sklearn中的SVM库，代码如下： python from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import cross_val_score from ...

python lgb

from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_...

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor model2 = DecisionTreeRegressor(random_state=0) model2.fit(x_train, Y_train) y_pred2=model2.predict(x_test) assessing(Y_test,y_pred2)，对以上代码调用的模型换成lgb模型

model2 = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, num_leaves=31, max_depth=-1, min_child_samples=20, learning_rate=0.1, n_estimators=100) model2.fit(x_train, Y_train, eval_set=[(x_test, Y_test)], early_...

lightgbm sklearn接口

LightGBM是一个高效的梯度提升框架，提供了Python的sklearn接口，使得模型的训练、调参和预测更加方便。下面是一个使用LightGBM的sklearn接口的示例： # 导入必要的库 import lightgbm as lgb from sklearn....

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from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.metrics import mean_squared_error from lightgbm import LGBMRegressor # Load train and test datasets train_df = pd.read_csv('train.csv') test_df ...

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from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_...

pytorch如何训练lgb模型

model = lgb.train(params, train_data, valid_sets=[test_data], num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10) # 预测结果 y_pred = model.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = np.mean((y_pred > 0.5) ...

lgb分类器混淆矩阵

from sklearn.metrics import confusion_matrix lgb = LGBMClassifier() lgb.fit(X_train, y_train) # 拟合模型 y_pred = lgb.predict(X_test) # 预测结果 confusion = confusion_matrix(y_test, y_pred) print('LGB...

lightGBM test_lgb

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] # 划分...

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[LightGBM] [Warning] Unknown parameter categorical_column= Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86188\PycharmProjects\pythonProject8\src\lgbb.py", line 106, in <module> y_pred = lgb_model.predict(X_test) File "C:\Python37\lib\site-packages\lightgbm\sklearn.py", line 545, in predict return self._le.inverse_transform(class_index) File "C:\Python37\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_label.py", line 161, in inverse_transform raise ValueError("y contains previously unseen labels: %s" % str(diff)) ValueError: y contains previously unseen labels: [83394] 进程已结束,退出代码1

这个错误提示是因为你在 LightGBM 模型中使用了一个未知的参数 categorical_column=。这个参数在最新的 LightGBM 版本中已经被移除了。如果你想要使用分类特征，可以使用 categorical_feature 参数来指定它们的...

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lgb_model = lgb.LGBMRegressor() # 训练模型 lgb_model.fit(X_train, y_train) # 计算特征重要性 importance = lgb_model.feature_importances_ # 将特征重要性从高到低排序 sorted_idx = np.argsort(importance...

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lgb_model = lgb.LGBMClassifier(n_estimators=100, num_leaves=31, random_state=0) lgb_model.fit(X) # 获取每个样本所属的类别 y_pred = lgb_model.predict(X) # 计算轮廓系数 silhouette_avg = silhouette_...

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以下是用Python实现lgb模型的StratifiedKFold的示例代码： python import lightgbm as lgb from sklearn.model_selection import StratifiedKFold # 假设数据集的特征矩阵为 X，标签为 y # 定义模型参数 params...

from sklearn.metrics import roc_curve clf1 = lgb.LGBMClassifier(max_depth= 13, n_estimators= 400) clf2 = RandomForestClassifier(criterion='entropy', max_depth=19, n_estimators=500) clf3 = xgb.XGBClassifier(max_depth= 8, n_estimators= 100) lr = LogisticRegression(max_iter=2000,C= 10, penalty='l1', solver= 'liblinear') logis_fpr, logis_tpr, logis_threshoulds = roc_curve(test_y, logist_gs.best_estimator_.predict_proba(test_x)) print(logis_fpr)

这段代码使用了 scikit-learn 库中的 roc_curve 函数来计算逻辑回归模型的 ROC 曲线。在此之前，代码中定义了三个分类器 clf1、clf2 和 clf3，以及一个逻辑回归模型 lr，并对它们进行了一些参数设置。...
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