gbm_final.booster_

gbm_final.booster_ 是指Gradient Boosting Machine（梯度提升机）模型的最终结果。GBM是一种集成学习算法，将多个弱预测模型（通常是决策树），通过迭代的方式逐步进行优化，得到一个强预测模型。

在GBM中，booster是指每一次迭代中创建的预测模型。每个booster都会学习预测模型的弱点，并通过梯度下降的方法进行优化，进一步增加模型表现。

gbm_final.booster_ 是GBM算法在训练完成后得到的最终模型。该模型使用了所有的弱预测模型，经过迭代优化后，具有最佳的预测性能。

使用gbm_final.booster_ 可以进行新样本的预测。具体来说，可以输入新的特征数据，通过gbm_final.booster_ 来预测相应的目标变量。预测的结果可以用于分类问题，如判断某个样本属于哪个类别，也可以是回归问题，如预测某个连续变量的数值。

需要注意的是，gbm_final.booster_ 是GBM算法的一种具体实现，不同的GBM库或软件包可能会有不同的命名方式，但其核心思想都一样。通过迭代优化集成多个弱预测模型，得到一个效果更好的强预测模型。

相关问题

python报错Traceback (most recent call last): File "e:/EFEED/dataprocess/Formal_preprocess.py", line 77, in <module> subfun_formal.travers_adsb(P_Split, gbm_adsb) File "e:\EFEED\dataprocess\subfun_formal.py", line 451, in travers_adsb temp = identify_valid_adsb(ij_data[:, 4:]) File "e:\EFEED\dataprocess\subfun_formal.py", line 417, in identify_valid_adsb diff2 = np.diag(1 / diff1[:, 0]) @ diff1[:, 1:] # 变化率 ZeroDivisionError: float division by zero，是什么原因？怎么解决？

这个错误提示是因为程序中进行了除0的操作，导致了浮点数除以0的错误。可能是因为 `diff1[:, 0]` 中有0，导致了除0操作。建议在进行算术运算之前，先检查变量中的值是否符合计算要求，避免除0错误的出现。如果确定有0的存在，可以考虑在除法运算之前先判断分母是否为0，如为0则跳过该运算。例如：

if diff1[:, 0].any() == 0:
    # 分母存在0，跳过该运算
    pass
else:
    diff2 = np.diag(1 / diff1[:, 0]) @ diff1[:, 1:]  # 变化率

这样就可以避免除0错误的出现。

[LightGBM] [Warning] Unknown parameter categorical_column= Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86188\PycharmProjects\pythonProject8\src\lgbb.py", line 106, in <module> y_pred = lgb_model.predict(X_test) File "C:\Python37\lib\site-packages\lightgbm\sklearn.py", line 545, in predict return self._le.inverse_transform(class_index) File "C:\Python37\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_label.py", line 161, in inverse_transform raise ValueError("y contains previously unseen labels: %s" % str(diff)) ValueError: y contains previously unseen labels: [83394] 进程已结束,退出代码1

这个错误提示是因为你在 LightGBM 模型中使用了一个未知的参数 `categorical_column=`。这个参数在最新的 LightGBM 版本中已经被移除了。如果你想要使用分类特征，可以使用 `categorical_feature` 参数来指定它们的列索引或名称。另外，错误信息中的 `ValueError` 提示说明你的测试数据集中包含了未出现在训练数据集中的标签。你需要检查一下你的训练集和测试集的标签分布是否一致，如果不一致的话就需要进行处理。