下面这段代码用了哪种数学建模方法fold = 5 for model_seed in range(num_model_seed): print(seeds[model_seed],"--------------------------------------------------------------------------------------------") oof_cat = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction_cat = np.zeros(X_test.shape[0]) skf = StratifiedKFold(n_splits=fold, random_state=seeds[model_seed], shuffle=True) for index, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X_train, y)): train_x, test_x, train_y, test_y = X_train[feature_name].iloc[train_index], X_train[feature_name].iloc[test_index], y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] dtrain = lgb.Dataset(train_x, label=train_y) dval = lgb.Dataset(test_x, label=test_y) lgb_model = lgb.train( parameters, dtrain, num_boost_round=10000, valid_sets=[dval], early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100, ) oof_cat[test_index] += lgb_model.predict(test_x,num_iteration=lgb_model.best_iteration) prediction_cat += lgb_model.predict(X_test,num_iteration=lgb_model.best_iteration) / fold feat_imp_df['imp'] += lgb_model.feature_importance() del train_x del test_x del train_y del test_y del lgb_model oof += oof_cat / num_model_seed prediction += prediction_cat / num_model_seed gc.collect()
时间: 2024-04-02 15:37:12 浏览: 20
这段代码使用了交叉验证的方法(StratifiedKFold)来评估LightGBM模型的性能,并且使用了平均化的方法(num_model_seed)来减少模型的方差。其中,变量fold表示交叉验证折数,num_model_seed表示重复训练模型的次数。在每次交叉验证中,将训练数据(train_x)和测试数据(test_x)分别作为模型的训练集和验证集,使用LightGBM模型进行训练,并在验证集上进行早停策略(early_stopping_rounds),以避免模型过拟合。在训练过程中,记录并累加训练集和测试集的预测结果(oof_cat和prediction_cat),并计算特征重要性(feat_imp_df['imp'])。最后,使用平均化的方式计算oof和prediction,并释放不再使用的内存(gc.collect())。
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# seeds = [2222, 5, 4, 2, 209, 4096, 2048, 1024, 2015, 1015, 820]#11 seeds = [2]#2 num_model_seed = 1 oof = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction = np.zeros(X_test.shape[0]) feat_imp_df = pd.DataFrame({'feats': feature_name, 'imp': 0}) parameters = { 'learning_rate': 0.008, 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'num_leaves': 63, 'feature_fraction': 0.8,#原来0.8 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5,#5 'seed': 2, 'bagging_seed': 1, 'feature_fraction_seed': 7, 'min_data_in_leaf': 20, 'verbose': -1, 'n_jobs':4 } fold = 5 for model_seed in range(num_model_seed): print(seeds[model_seed],"--------------------------------------------------------------------------------------------") oof_cat = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction_cat = np.zeros(X_test.shape[0]) skf = StratifiedKFold(n_splits=fold, random_state=seeds[model_seed], shuffle=True) for index, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X_train, y)): train_x, test_x, train_y, test_y = X_train[feature_name].iloc[train_index], X_train[feature_name].iloc[test_index], y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] dtrain = lgb.Dataset(train_x, label=train_y) dval = lgb.Dataset(test_x, label=test_y) lgb_model = lgb.train( parameters, dtrain, num_boost_round=10000, valid_sets=[dval], early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100, ) oof_cat[test_index] += lgb_model.predict(test_x,num_iteration=lgb_model.best_iteration) prediction_cat += lgb_model.predict(X_test,num_iteration=lgb_model.best_iteration) / fold feat_imp_df['imp'] += lgb_model.feature_importance() del train_x del test_x del train_y del test_y del lgb_model oof += oof_cat / num_model_seed prediction += prediction_cat / num_model_seed gc.collect()解释上面的python代码
这段 Python 代码实现了一个基于 LightGBM 模型的交叉验证和预测过程。其中的主要参数和步骤如下:
1. `seeds`: 随机数种子集合,用于交叉验证时的随机划分数据集。
2. `num_model_seed`: 随机数种子的数量,用于多次随机划分数据集并训练多个模型,以降低随机划分的影响。
3. `oof` 和 `prediction`: 用于存储交叉验证和预测结果的数组,分别表示 out-of-fold 和测试集的结果。
4. `parameters`: LightGBM 模型的超参数,包括学习率、树的数量、特征采样比例等等。
5. `fold`: 交叉验证的折数。
6. `StratifiedKFold`: 用于划分训练集和验证集的类,保证每个折中的正负样本比例相同。
7. `lgb.Dataset`: 用于将数据转换成 LightGBM 能够读取的数据格式。
8. `lgb.train`: 用于训练 LightGBM 模型,并在验证集上进行早停。
9. `feat_imp_df`: 用于存储特征重要性的 DataFrame。
10. `gc.collect()`: 用于清理内存,避免内存泄露。
这段代码的主要流程是:根据随机数种子集合和折数,进行多次交叉验证和训练,并将每个模型的 out-of-fold 结果和测试集结果进行平均,作为最终的预测结果。同时,每次训练都会记录特征重要性,最后将所有模型的特征重要性进行累加,以便后续分析特征的重要性。
for k in k_choices: k_to_accuracies[k] = [] for i in range(num_folds): X_train_fold = np.concatenate([ fold for j, fold in enumerate(X_train_folds) if i != j ]) y_train_fold = np.concatenate([ fold for j, fold in enumerate(y_train_folds) if i != j ]) X_val = X_train_folds[i] y_val = y_train_folds[i] classifier.train(X_train_fold, y_train_fold) y_pred_fold = classifier.predict(X_val, k=k, num_loops=0) num_correct = np.sum(y_pred_fold == y_val) accuracy = float(num_correct) / X_val.shape[0] k_to_accuracies[k].append(accuracy)
这段代码是一个 k-fold 交叉验证的过程,用于评估分类器在不同 k 值下的准确率。其中,k_choices 是一个包含不同 k 值的列表,k_to_accuracies 是一个字典,用于存储每个 k 值对应的准确率列表。
在每个 k 值的循环中,首先将当前 k 值对应的准确率列表初始化为空。然后,在每个折叠循环中,通过 np.concatenate 将除了当前折叠之外的所有折叠样本合并为训练集 X_train_fold 和 y_train_fold。同时,将当前折叠样本作为验证集 X_val 和 y_val。
接下来,使用分类器的 train 方法在训练集上进行训练。然后,使用分类器的 predict 方法在验证集上进行预测,设置 k 值为当前循环的 k 值,num_loops 为 0。
计算预测正确的数量 num_correct,然后通过除以验证集的样本数量 X_val.shape[0] 得到准确率,并将其添加到当前 k 值对应的准确率列表中。
最终,返回包含不同 k 值对应准确率列表的字典 k_to_accuracies。