lightgbm回归网格调参

LightGBM是一种高效的梯度提升框架，可以用于分类和回归问题。网格搜索是一种常用的调参方法，可以通过遍历给定的参数组合来寻找最优的参数组合。在LightGBM中，可以使用GridSearchCV函数进行网格搜索调参。下面是一个LightGBM回归网格调参的例子：

1.导入必要的库和数据集

import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

2.定义参数空间

param_grid = {
    'learning_rate': [0.01, 0.05, 0.1],
    'n_estimators': [50, 100, 200],
    'num_leaves': [10, 20, 30],
    'max_depth': [5, 10, 15]
}

3.定义模型和网格搜索对象

lgb_model = lgb.LGBMRegressor()
grid_search = GridSearchCV(lgb_model, param_grid=param_grid, cv=5, verbose=0)

4.进行网格搜索

grid_search.fit(X, y)

5.输出最优参数和最优得分

print("Best parameters found: ", grid_search.best_params_)
print("Lowest RMSE found: ", np.sqrt(np.abs(grid_search.best_score_)))

最后，通过网格搜索得到的最优参数可以用于训练LightGBM回归模型，以获得更好的预测性能。