GA优化lightGBM模型代码

GA（遗传算法）是一种全局搜索优化方法，常用于机器学习中调整模型参数。以下是使用Python的LightGBM（一种快速梯度提升库）结合GA进行模型优化的一个简单示例，我们这里假设你已经安装了`sklearn-optimize`库来进行超参数优化：

# 导入所需库
import lightgbm as lgb
from skopt import gp_minimize
from skopt.space import Real, Categorical

# 假设X_train和y_train是训练数据
lgb_model = lgb.LGBMClassifier()

# 定义 LightGBM 参数空间，可以包含数值型和类别型参数
param_space = {
    'n_estimators': Real(10, 1000, prior='uniform'),  # 预测树的数量
    'learning_rate': Real(0.01, 0.5),  # 学习率
    'num_leaves': Int(31, 100),  # 树叶节点数
    'boosting_type': Categorical(['gbdt', 'dart']),  # 提升类型
}

def objective(params):
    params = dict(zip(param_space.keys(), params))
    model = lgb_model.set_params(**params)
    # 训练并评估模型（这里只是一个简单的例子，实际应用中需要交叉验证）
    score = model.fit(X_train, y_train).score(X_train, y_train)
    return -score  # skopt默认最小化目标函数，所以我们取负值

# 使用GPMinimize进行优化，max_evals设置最大迭代次数
result = gp_minimize(objective, param_space, n_calls=100)

# 最优参数
best_params = result.x
best_lgb_model = lgb_model.set_params(**dict(zip(param_space.keys(), best_params)))

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