LightGBM+OPTUNA

LightGBM OPTUNA是一个使用Optuna框架进行LightGBM模型的超参数优化的方法。Optuna是一个开源的超参数优化框架，使用贝叶斯方法来执行超参数的搜索空间。LightGBM是一个高效的梯度提升决策树模型，通过结合LightGBM和Optuna，我们可以自动找到最佳的超参数组合来训练LightGBM模型。具体来说，我们可以定义一个优化函数，该函数将使用Optuna的create_study方法创建一个Study对象，并指定优化方向和研究名称。然后，我们可以定义一个lambda函数，该函数将使用train_model_category方法来训练LightGBM模型，并在每次迭代时记录评估指标。最后，我们可以使用Study对象的optimize方法来执行超参数优化，设置n_trials参数来指定优化的迭代次数。通过这种方式，我们可以使用Optuna快速找到一个较好甚至最优的LightGBM模型超参数组合。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [使用OPTUNA对LightBGM自动调试参数，并进行绘图可视化](https://blog.csdn.net/Geeksongs/article/details/121449130)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python实现基于Optuna超参数自动优化的LightGBM回归模型(LGBMRegressor算法)项目实战](https://blog.csdn.net/weixin_42163563/article/details/128068357)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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