lgb_reg.fit( X=X_train_KFold,y=y_train_KFold, eval_set=[(X_train_KFold, y_train_KFold),(X_test_KFold, y_test_KFold)], eval_names=['Train','Test'], early_stopping_rounds=100, eval_metric='MSE', verbose=50 )
时间: 2024-04-09 21:30:20 浏览: 148
这段代码使用了LightGBM库中的`fit`函数对数据进行训练。
`X_train_KFold`和`y_train_KFold`代表当前折的训练集数据和对应的目标变量,而`X_test_KFold`和`y_test_KFold`代表当前折的测试集数据和目标变量。
在`eval_set`参数中,将训练集和测试集作为元组的形式传递给了`eval_set`,以便在训练过程中进行验证。通过提供这些验证集,可以在每个迭代轮次结束时测量模型在训练集和测试集上的性能。
`eval_names`参数用于给验证集命名,这里分别命名为'Train'和'Test',以便在训练过程中清楚地区分它们。
`early_stopping_rounds`参数表示如果在连续多少个迭代中未能改善测试集上的性能,则停止训练过程。
`eval_metric`参数设置了评估指标为均方误差(MSE),用于衡量模型在验证集上的性能。
最后,`verbose`参数设置为50,表示每隔50个迭代打印一次训练过程的日志信息。
需要注意的是,这里的代码只是一个示例,具体的参数设置和实现方式可能会根据你的需求有所不同。如果你对这段代码还有其他疑问,或者需要进一步的帮助,请随时提问。
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下面这段代码用了哪种数学建模方法fold = 5 for model_seed in range(num_model_seed): print(seeds[model_seed],"--------------------------------------------------------------------------------------------") oof_cat = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction_cat = np.zeros(X_test.shape[0]) skf = StratifiedKFold(n_splits=fold, random_state=seeds[model_seed], shuffle=True) for index, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X_train, y)): train_x, test_x, train_y, test_y = X_train[feature_name].iloc[train_index], X_train[feature_name].iloc[test_index], y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] dtrain = lgb.Dataset(train_x, label=train_y) dval = lgb.Dataset(test_x, label=test_y) lgb_model = lgb.train( parameters, dtrain, num_boost_round=10000, valid_sets=[dval], early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100, ) oof_cat[test_index] += lgb_model.predict(test_x,num_iteration=lgb_model.best_iteration) prediction_cat += lgb_model.predict(X_test,num_iteration=lgb_model.best_iteration) / fold feat_imp_df['imp'] += lgb_model.feature_importance() del train_x del test_x del train_y del test_y del lgb_model oof += oof_cat / num_model_seed prediction += prediction_cat / num_model_seed gc.collect()
这段代码使用了交叉验证的方法(StratifiedKFold)来评估LightGBM模型的性能,并且使用了平均化的方法(num_model_seed)来减少模型的方差。其中,变量fold表示交叉验证折数,num_model_seed表示重复训练模型的次数。在每次交叉验证中,将训练数据(train_x)和测试数据(test_x)分别作为模型的训练集和验证集,使用LightGBM模型进行训练,并在验证集上进行早停策略(early_stopping_rounds),以避免模型过拟合。在训练过程中,记录并累加训练集和测试集的预测结果(oof_cat和prediction_cat),并计算特征重要性(feat_imp_df['imp'])。最后,使用平均化的方式计算oof和prediction,并释放不再使用的内存(gc.collect())。
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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