verbose_eval是什么意思

verbose_eval是lightgbm中的一个参数，用于控制训练期间输出日志的详细程度。当verbose_eval为True时，会在每次评估训练集和验证集后输出训练的进度和当前的评估指标值；当verbose_eval为一个非负整数时，会每隔指定的迭代次数输出一次日志信息；当verbose_eval为False时，不输出任何日志信息。通过设置verbose_eval参数，可以更好地掌握模型训练的进展情况。

相关问题

UserWarning: 'verbose_eval' argument is deprecated and will be removed in a future release of LightGBM. Pass 'log_evaluation()' callback via 'callbacks' argument instead.什么意思

这个警告表示，LightGBM中的'verbose_eval'参数已经过时，并且在将来的版本中将被移除。取而代之的是，应该使用'callbacks'参数来控制输出的详细程度和评估指标。具体地，可以通过设置'log_evaluation()'回调函数来实现输出评估结果日志。示例代码如下：

import lightgbm as lgb

# 准备数据......
train_data = lgb.Dataset(...)
valid_data = lgb.Dataset(...)

# 定义参数......
params = {
    'objective': 'binary',
    'metric': 'auc',
}

# 定义回调函数......
def log_evaluation(period=1, show_stdv=True):
    def _callback(env):
        if period > 0 and env.evaluation_result_list \
                and (env.iteration + 1) % period == 0:
            result = '\t'.join([
                lgb.callback._format_eval_result(x, show_stdv)
                for x in env.evaluation_result_list
            ])
            print('[{}]\t{}'.format(env.iteration + 1, result))
    _callback.order = 10
    return _callback

# 训练模型......
model = lgb.train(params, train_data, valid_sets=[valid_data],
                  callbacks=[log_evaluation(period=10)])

在上面的代码中，'callbacks'参数被设置为'log_evaluation(period=10)'，这意味着在每10个迭代结束时，LightGBM将输出评估结果日志。'log_evaluation()'回调函数的定义是在代码中给出的，它将评估结果格式化为一个字符串，并将其输出到控制台。需要注意的是，'_callback.order = 10'语句用于指定回调函数的顺序，这是必需的，因为LightGBM需要按照一定的顺序执行回调函数。

model=lgb.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=50, early_stopping_rounds=200, )

这段代码使用了LightGBM库来训练一个梯度提升决策树模型。具体来说，它包含以下参数：

- `params`：一个字典，包含LightGBM模型的参数设置。
- `train_set`：训练数据集，通常是一个由特征矩阵和标签向量组成的二元组。
- `valid_sets`：验证数据集，用于监控模型的性能。通常也是一个由特征矩阵和标签向量组成的二元组。
- `num_boost_round`：迭代次数，即梯度提升决策树的数量。
- `verbose_eval`：控制输出信息的详细程度。设置为50表示每迭代50次输出一次信息。
- `early_stopping_rounds`：早期停止的轮数。如果验证数据集的性能在连续的早期停止轮数内没有提高，则停止训练。

在训练过程中，LightGBM库会根据训练数据集和验证数据集来优化模型的参数，并逐步提高模型的性能。一旦模型达到指定的迭代次数或验证数据集的性能不再提高，训练就会停止。最终，模型的参数将被固定，可以用于对新数据进行预测。