lightgbm的测试集R的平方代码和训练集R的平方代码
时间: 2024-05-13 17:15:50 浏览: 14
lightgbm的测试集R平方代码:
```r
# 加载lightgbm包
library(lightgbm)
# 加载测试数据集
test_data <- read.csv("test_data.csv")
# 加载模型
model <- lgb.load("model.txt")
# 预测测试集结果
test_pred <- lgb.predict(model, test_data[, -1])
# 计算测试集R平方
test_r2 <- cor(test_data$y, test_pred)^2
```
lightgbm的训练集R平方代码:
```r
# 加载训练数据集
train_data <- read.csv("train_data.csv")
# 训练lightgbm模型
model <- lgb.train(train_data = lgb.Dataset(train_data[, -1], label = train_data$y),
params = list(objective = "regression"),
num_boost_round = 100)
# 预测训练集结果
train_pred <- predict(model, train_data[, -1])
# 计算训练集R平方
train_r2 <- cor(train_data$y, train_pred)^2
```
相关问题
lightgbm的测试集MSE代码和训练集MSE代码
以下是使用Python和LightGBM库计算训练集和测试集的MSE的示例代码:
```python
import lightgbm as lgb
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 训练集
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
# 测试集
test_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test)
# 设置参数
params = {'boosting_type': 'gbdt',
'objective': 'regression',
'metric': 'mse'}
# 训练模型
model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100)
# 预测训练集和测试集
train_pred = model.predict(X_train)
test_pred = model.predict(X_test)
# 计算训练集和测试集的MSE
train_mse = mean_squared_error(y_train, train_pred)
test_mse = mean_squared_error(y_test, test_pred)
print('训练集MSE: {:.4f}'.format(train_mse))
print('测试集MSE: {:.4f}'.format(test_mse))
```
其中,`X_train`和`y_train`分别是训练集的特征和标签,`X_test`和`y_test`分别是测试集的特征和标签。`num_boost_round`是指训练轮数。`mean_squared_error`是sklearn库中计算MSE的函数。
lightgbm的测试集MSE代码
假设你已经使用 LightGBM 训练了一个回归模型,并将测试数据集存储在 `X_test` 和 `y_test` 中,以下是计算测试集 MSE 的代码示例:
```python
import lightgbm as lgb
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载模型
model = lgb.Booster(model_file='model.txt')
# 使用模型预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算测试集 MSE
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Test MSE:', mse)
```
在代码中,`model.txt` 是你训练好的模型文件,`y_pred` 是模型对测试集的预测值,`mse` 是测试集的 MSE 值。你可以使用 `sklearn.metrics.mean_squared_error` 函数计算 MSE。
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