def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name='lgb'): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) train = np.zeros(train_x.shape[0]) test = np.zeros(test_x.shape[0]) cv_scores = [] for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************ {} *************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'min_child_weight': 5, 'num_leaves': 2**6, 'lambda_l2': 10, 'feature_fraction': 0.9, 'bagging_fraction': 0.9, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.01, 'seed': 2021, 'nthread': 28, 'n_jobs':-1, 'silent': True, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], #categorical_feature = categorical_feature, verbose_eval=500,early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) train[valid_index] = val_pred test += test_pred / kf.n_splits cv_scores.append(roc_auc_score(val_y, val_pred)) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) return train, test lgb_train, lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test)这段代码什么意思,分类标签为0和1,属于二分类,预测结果点击率的数值是怎么来的
时间: 2023-06-17 15:08:07 浏览: 96
这段代码实现了一个基于 LightGBM 模型的交叉验证方法,其中:
- `clf` 表示 LightGBM 的分类器。
- `train_x` 和 `train_y` 分别表示训练集的特征和标签。
- `test_x` 表示测试集的特征。
- `clf_name` 表示分类器的名称,用于输出结果时的标识。
具体流程如下:
1. 将训练集分成五份,每份作为一次验证集,其余作为训练集,进行五次交叉验证。
2. 定义 LightGBM 模型的参数。
3. 对每一份验证集进行训练,得到模型。
4. 对验证集和测试集进行预测,得到预测结果。
5. 将五次交叉验证的预测结果进行平均,作为最终的预测结果。
6. 输出交叉验证的 AUC 分数,作为模型的评价指标。
在这个代码中,分类标签为 0 和 1,属于二分类问题。预测结果点击率的数值是通过模型预测得到的,其大小表示样本被预测为正例的概率,也就是点击率的估计值。
相关问题
X_train_cv = clf.fit_transform(X_train) X_test_cv = clf.transform(X_test)
这行代码是使用CountVectorizer将训练集和测试集中的文本数据转换为特征向量。具体来说,CountVectorizer是一个用于将文本数据转换为数字特征向量的工具,它会对文本数据进行分词、去除停用词等操作,并统计每个词在文本中出现的次数,最终生成一个稀疏矩阵,其中每一行代表一个文本样本,每一列代表一个词汇,矩阵中的每个元素表示该词汇在对应文本中出现的次数。
在这段代码中,首先使用clf.fit_transform(X_train)将训练集中的文本数据转换为特征向量,其中clf是CountVectorizer实例化对象。然后使用clf.transform(X_test)将测试集中的文本数据转换为特征向量,这里使用的是.transform()方法而不是.fit_transform()方法,是因为测试集的特征向量需要使用与训练集相同的词汇表,所以需要使用训练集生成的CountVectorizer对象进行转换。最终得到的X_train_cv和X_test_cv就是训练集和测试集的特征向量表示。
x_train = train.drop(['id','label'], axis=1) y_train = train['label'] x_test=test.drop(['id'], axis=1) def abs_sum(y_pre,y_tru): y_pre=np.array(y_pre) y_tru=np.array(y_tru) loss=sum(sum(abs(y_pre-y_tru))) return loss def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为:') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test def lgb_model(x_train, y_train, x_test): lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test, "lgb") return lgb_test lgb_test = lgb_model(x_train, y_train, x_test) 这段代码运用了什么学习模型
这段代码运用了LightGBM模型(lgb)进行多分类任务的学习和预测。其中,使用了K折交叉验证(KFold)来划分训练集和验证集,避免过拟合和欠拟合。在训练过程中,使用了绝对误差和(abs_sum)作为损失函数。在LightGBM模型的参数设置上,使用了gbdt算法进行梯度提升决策树,num_class参数设置为4,表示有4个类别;num_leaves参数设置为2的5次方,表示叶节点的数量;feature_fraction和bagging_fraction是特征和样本的子抽样比例;learning_rate是学习率;early_stopping_rounds设置为200,表示在验证集上连续200次迭代中没有提高时,停止训练;n_jobs和nthread是并行训练的参数。最终,返回了测试集上的预测结果(lgb_test)。
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