import lightgbm as lgb from lightgbm import LGBMClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 定义xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier() # 设置参数空间 params = { 'boosting_type': 'gbdt', #'boosting_type': 'dart', 'objective': 'multiclass', 'metric': 'multi_logloss', 'min_child_weight': 1.5, 'num_leaves': 2**5, 'lambda_l2': 10, 'subsample': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'learning_rate': 0.03, 'seed': 2017, "num_class": 2, 'silent': True, } # 输出最优参数 print('Best Parameter:', params) # 使用最优参数构建新的xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier(**params) # 使用训练集对新模型进行拟合 # X_train = np.array(X_train) # pdb.set_trace() lgb_model.fit(X_train, y_train) # 使用新模型进行预测 y_pred = lgb_model.predict(X_test)改为catboost模型
时间: 2023-06-23 10:08:56 浏览: 57
好的,你想将上述代码中的 LightGBM 模型替换为 CatBoost 模型,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,需要在代码开头引入 CatBoost 模块:
```
from catboost import CatBoostClassifier
```
2. 然后,需要将原来的 LGBMClassifier 类型更改为 CatBoostClassifier 类型:
```
cat_model = CatBoostClassifier()
```
3. 接着,需要将参数空间修改为 CatBoost 模型的参数空间。CatBoost 的参数与 LightGBM 的参数有些不同,你需要根据具体需求进行调整。以下是一个示例参数空间:
```
params = {
'loss_function': 'MultiClass',
'custom_loss': 'Accuracy',
'iterations': 100,
'learning_rate': 0.03,
'depth': 6,
'l2_leaf_reg': 3,
'border_count': 32,
'task_type': 'GPU',
'random_seed': 2017,
}
```
其中,loss_function 表示损失函数类型,custom_loss 表示自定义损失函数,iterations 表示迭代次数,learning_rate 表示学习率,depth 表示树的深度,l2_leaf_reg 表示 L2 正则化系数,border_count 表示分裂节点时考虑的特征数,task_type 表示任务类型(CPU 或 GPU),random_seed 表示随机种子。
4. 最后,将新的参数空间传递给 CatBoostClassifier,并使用训练集对新模型进行拟合:
```
cat_model = CatBoostClassifier(**params)
cat_model.fit(X_train, y_train)
```
5. 使用新模型进行预测:
```
y_pred = cat_model.predict(X_test)
```