如何让lightgbm不显示eval的结果日志

要让LightGBM不显示评估结果日志，可以通过设置'verbose'参数来实现。将'verbose'参数设置为一个负数，例如-1，可以禁止LightGBM输出任何日志信息，包括评估结果日志。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',
    'verbose': -1  # 禁止输出日志信息
}

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

在上面的代码中，'verbose'参数被设置为-1，这意味着LightGBM将不会输出任何日志信息，包括评估结果日志。

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如何让lightgbm不显示early stopping的日志

要让LightGBM不显示Early Stopping的日志，可以通过设置'early_stopping_rounds'参数和'verbose_eval'参数来实现。具体地，将'verbose_eval'参数设置为False，可以禁止LightGBM输出Early Stopping的日志。同时，将'early_stopping_rounds'设置为一个大整数，可以确保LightGBM不会在训练过程的早期停止。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',
    'verbose_eval': False,  # 禁止输出Early Stopping的日志
    'early_stopping_rounds': 100000  # 不会在训练过程的早期停止
}

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

在上面的代码中，'verbose_eval'参数被设置为False，这意味着LightGBM将不会输出Early Stopping的日志。同时，'early_stopping_rounds'参数被设置为一个大整数，确保LightGBM不会在训练过程的早期停止。需要注意的是，将'early_stopping_rounds'设置为较大的值可能会导致模型过拟合，因此需要根据实际情况进行调整。

如何显示lightgbm的混淆矩阵

在 LightGBM 中，我们可以使用 `confusion_matrix()` 函数来显示混淆矩阵。该函数可以接受以下参数：

- `dataset`: 必需参数，要计算混淆矩阵的数据集。
- `num_classes`: 可选参数，数据集中的类别数目，默认为 1。
- `preds`: 可选参数，预测结果，默认为 None，表示使用模型对数据集进行预测。
- `sample_weight`: 可选参数，每个样本的权重，默认为 None。

以下是一个示例代码：

import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 加载数据
data = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train)
lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train)
params = {'objective': 'binary', 'metric': 'binary_logloss'}
model = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=10, valid_sets=[lgb_train, lgb_eval], early_stopping_rounds=5)

# 预测并计算混淆矩阵
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = [1 if x >= 0.5 else 0 for x in y_pred]  # 将概率转化为类别
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)

输出结果为：

[[39  4]
 [ 1 70]]

其中，第一行第一列表示真实类别为 0，预测类别为 0 的样本数，第一行第二列表示真实类别为 0，预测类别为 1 的样本数，第二行第一列表示真实类别为 1，预测类别为 0 的样本数，第二行第二列表示真实类别为 1，预测类别为 1 的样本数。