对LGBM回归模型调参的python代码实例

以下是一个简单的调参示例，使用了sklearn库的GridSearchCV函数和lightgbm库的LGBMRegressor函数：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from lightgbm import LGBMRegressor

# 定义一个LGBMRegressor模型
model = LGBMRegressor()

# 定义调参范围
param_grid = {
    'learning_rate': [0.01, 0.05, 0.1],
    'n_estimators': [50, 100, 200],
    'num_leaves': [10, 20, 30],
    'max_depth': [5, 10, 15],
    'min_child_samples': [10, 20, 30],
    'reg_alpha': [0.1, 0.5, 1],
    'reg_lambda': [0.1, 0.5, 1],
    'subsample': [0.5, 0.8, 1],
    'colsample_bytree': [0.5, 0.8, 1]
}

# 定义GridSearchCV模型
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid=param_grid, cv=5, n_jobs=-1)

# 训练模型
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳参数
print(grid_search.best_params_)

在这个示例中，我们定义了一个LGBMRegressor模型，并且定义了一些调参范围。然后我们使用GridSearchCV函数来训练模型，并搜索最佳参数。最后输出最佳参数。