lgbm的metric

LightGBM支持的常见评估指标包括：

- 二分类问题：AUC、Binary Logloss、Binary Error、Binary F1
- 多分类问题：Multi Logloss、Multi Error、Per Class Error
- 回归问题：RMSE、MAE、Huber、Fair、Poisson、Quantile

这些评估指标可以在训练时设置，也可以在训练完成后通过调用模型的`eval()`方法来获取。

相关问题

LGBM回归预测python

LGBM回归是一种基于梯度提升算法的回归模型，它可以用来预测数值型数据。在Python中，你可以使用lightgbm库来构建和训练LGBM回归模型。

首先，你需要设置LGBM模型的参数。这些参数决定了模型的结构和训练过程。在你的引用中，LGBM回归模型的参数被定义为params字典，包括学习率(learning_rate)、迭代次数(n_estimators)、树的最大深度(max_depth)、评估指标(metric)等。

然后，你需要准备训练集和验证集的特征和标签数据。在你的引用中，训练集的特征被定义为X_train，标签被定义为y_train。同样地，验证集的特征被定义为X_val，标签被定义为y_val。你可以使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和验证集。

接下来，你可以使用LGBMRegressor类创建LGBM回归模型，并传入之前定义的参数。然后，使用fit方法来训练模型，并传入训练集和验证集的特征和标签。

在模型训练完成后，你可以使用predict方法来对验证集进行预测，并将预测结果保存在y_pred中。

最后，你可以根据需要打印模型在训练集和验证集上的评分，例如使用r2_score来评估模型的拟合效果。

下面是一个示例代码，展示了如何使用LGBM回归模型进行预测：

import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score

# 设置LGBM模型的参数
params = {
    'learning_rate': 0.1,
    'n_estimators': 1000,
    'max_depth': 15,
    'metric': 'mse',
    'verbose': -1,
    'seed': 2022,
    'n_jobs': -1,
}

# 准备训练集和验证集的特征和标签数据
no_features = ['Price']
features = [col for col in df_train.columns if col not in no_features]
X = df_train[features]
y = df_train['Price']
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=2022)

# 创建LGBM回归模型并训练
model = lgb.LGBMRegressor(**params)
model.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_train, y_train), (X_val, y_val)], eval_metric='rmse', verbose=50, early_stopping_rounds=100)

# 对验证集进行预测
y_pred = model.predict(X_val, num_iteration=model.best_iteration_)

# 打印模型评分
print("R-squared score on Training set: ", model.score(X_train, y_train))
print("R-squared score on Validation set: ", model.score(X_val, y_val))

以上是使用LGBM回归模型进行预测的基本步骤。你可以根据自己的数据和需求进行参数调整和模型优化。

lgbm 查看训练结果

在 LightGBM 中，你可以使用 `cv_results_` 属性来获取训练结果。

`cv_results_` 是一个字典对象，包含了训练过程中每一折的性能指标，例如平均训练时间、平均验证时间、平均训练错误、平均验证错误等等。你可以使用以下代码查看 `cv_results_`：

import lightgbm as lgb

# 加载数据
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)

# 定义参数
params = {
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'binary',
    'metric': 'binary_logloss',
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05
}

# 训练模型
cv_results = lgb.cv(params, train_data, num_boost_round=100, nfold=5, early_stopping_rounds=10)

# 打印结果
print(cv_results)

输出结果类似于以下内容：

{'l1-mean': [0.4951676781069819, ...],
 'l1-stdv': [0.002447238816150087, ...],
 'l2-mean': [0.2500425801618068, ...],
 'l2-stdv': [0.0015112248266929662, ...],
 'binary_logloss-mean': [0.6926968880263813, ...],
 'binary_logloss-stdv': [0.00017405209291992035, ...],
 'best_score': defaultdict(<class 'collections.OrderedDict'>, {'valid_0': {'binary_logloss': 0.6918039231500548}}),
 'best_iteration': defaultdict(<class 'collections.OrderedDict'>, {'valid_0': {'binary_logloss': 99}})}

你可以通过访问 `cv_results_` 字典中的键来获取各种训练指标的值。例如，如果你想获取训练期间每一折的平均验证错误，可以使用以下代码：

val_err = cv_results['binary_logloss-mean']
print(val_err)

这会输出一个列表，其中包含了每一折的平均验证错误。你还可以使用 Matplotlib 等库可视化这些结果，以便更好地理解训练过程中的性能表现。