lightgbm callbacks 怎么查看

LightGBM 提供了几个回调函数（Callbacks），它们允许你在训练过程中实时监控模型性能、设置早停条件、保存模型等。在 LightGBM 中，你可以通过以下步骤来查看这些回调：

1. **设置回调函数**：在开始训练之前，需要创建一个 `Callback` 对象并指定你想要使用的回调。例如，你可以用内置的 `EarlyStoppingCallback` 来停止训练当验证分数不再提升。

import lightgbm as lgb

callback = lgb.EarlyStoppingCallback(stopping_rounds=10)  # 设置早停，在连续10轮验证分数下降就停止训练

2. **配置训练参数**：将回调添加到 `lgb.Dataset` 的 `fit` 或 `train` 函数中，作为参数传递给 `verbose_eval` 参数。

params = {
    'objective': 'binary',  # 根据任务选择目标函数
    'metric': 'binary_logloss',  # 训练时评估指标
}

bst = lgb.train(
    params,
    train_data,
    num_boost_round=1000,
    valid_sets=[valid_data],  # 验证数据集
    verbose_eval=100,  # 每100轮打印一次信息
    callbacks=[callback]  # 添加回调
)

3. **查看回调结果**：回调会在每次迭代结束后，如果你设置了 `verbose_eval`，它会打印出相应的性能指标，如损失值或精度等。在早停的情况下，最后一次有效迭代的信息会被显示出来。