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。
相关问题

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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final_valid_predictions = {} final_test_predictions = [] scores = [] log_losses = [] balanced_log_losses = [] weights = [] for fold in range(5): train_df = df[df['fold'] != fold] valid_df = df[df['fold'] == fold] valid_ids = valid_df.Id.values.tolist() X_train, y_train = train_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), train_df['Class'] X_valid, y_valid = valid_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), valid_df['Class'] lgb = LGBMClassifier(boosting_type='goss', learning_rate=0.06733232950390658, n_estimators = 50000, early_stopping_round = 300, random_state=42, subsample=0.6970532011679706, colsample_bytree=0.6055755840633003, class_weight='balanced', metric='none', is_unbalance=True, max_depth=8) lgb.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_valid, y_valid), verbose=1000, eval_metric=lgb_metric) y_pred = lgb.predict_proba(X_valid) preds_test = lgb.predict_proba(test_df.drop(['Id'], axis=1).values) final_test_predictions.append(preds_test) final_valid_predictions.update(dict(zip(valid_ids, y_pred))) logloss = log_loss(y_valid, y_pred) balanced_logloss = balanced_log_loss(y_valid, y_pred[:, 1]) log_losses.append(logloss) balanced_log_losses.append(balanced_logloss) weights.append(1/balanced_logloss) print(f"Fold: {fold}, log loss: {round(logloss, 3)}, balanced los loss: {round(balanced_logloss, 3)}") print() print("Log Loss") print(log_losses) print(np.mean(log_losses), np.std(log_losses)) print() print("Balanced Log Loss") print(balanced_log_losses) print(np.mean(balanced_log_losses), np.std(balanced_log_losses)) print() print("Weights") print(weights)

解释以下代码: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

翻译这段代码:print("start:") start = time.time() K = 9 skf = StratifiedKFold(n_splits=K,shuffle=True,random_state=2018) auc_cv = [] pred_cv = [] for k,(train_in,test_in) in enumerate(skf.split(X,y)): X_train,X_test,y_train,y_test = X[train_in],X[test_in],\ y[train_in],y[test_in] # The data structure 数据结构 lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) # Set the parameters 设置参数 params = { 'boosting': 'gbdt', 'objective':'binary', 'verbosity': -1, 'learning_rate': 0.01, 'metric': 'auc', 'num_leaves':17 , 'min_data_in_leaf': 26, 'min_child_weight': 1.12, 'max_depth': 9, "feature_fraction": 0.91, "bagging_fraction": 0.82, "bagging_freq": 2, } print('................Start training..........................') # train gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=2000, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100) print('................Start predict .........................') # Predict y_pred = gbm.predict(X_test,num_iteration=gbm.best_iteration) # Evaluate tmp_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) auc_cv.append(tmp_auc) print("valid auc:",tmp_auc) # Test pred = gbm.predict(X, num_iteration = gbm.best_iteration) pred_cv.append(pred) # the mean auc score of StratifiedKFold StratifiedKFold的平均auc分数 print('the cv information:') print(auc_cv) lgb_mean_auc = np.mean(auc_cv) print('cv mean score',lgb_mean_auc) end = time.time() lgb_practice_time=end-start print("......................run with time: {} s".format(lgb_practice_time) ) print("over:*") # turn into array 变为阵列 res = np.array(pred_cv) print("rusult:",res.shape) # mean the result 平均结果 r = res.mean(axis = 0) print('result shape:',r.shape) result = pd.DataFrame() result['company_id'] = range(1,df.shape[0]+1) result['pred_prob'] = r

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

param = {'num_leaves': 31, 'min_data_in_leaf': 20, 'objective': 'binary', 'learning_rate': 0.06, "boosting": "gbdt", "metric": 'None', "verbosity": -1} trn_data = lgb.Dataset(trn, trn_label) val_data = lgb.Dataset(val, val_label) num_round = 666 # clf = lgb.train(param, trn_data, num_round, valid_sets=[trn_data, val_data], verbose_eval=100, # early_stopping_rounds=300, feval=win_score_eval) clf = lgb.train(param, trn_data, num_round) # oof_lgb = clf.predict(val, num_iteration=clf.best_iteration) test_lgb = clf.predict(test, num_iteration=clf.best_iteration)thresh_hold = 0.5 oof_test_final = test_lgb >= thresh_hold print(metrics.accuracy_score(test_label, oof_test_final)) print(metrics.confusion_matrix(test_label, oof_test_final)) tp = np.sum(((oof_test_final == 1) & (test_label == 1))) pp = np.sum(oof_test_final == 1) print('accuracy1:%.3f'% (tp/(pp)))test_postive_idx = np.argwhere(oof_test_final == True).reshape(-1) # test_postive_idx = list(range(len(oof_test_final))) test_all_idx = np.argwhere(np.array(test_data_idx)).reshape(-1) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date'].map(date_map) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date_id'] + 1tmp_col = ['ts_code', 'trade_date', 'trade_date_id', 'open', 'high', 'low', 'close', 'ma5', 'ma13', 'ma21', 'label_final', 'name'] stock_info.iloc[test_all_idx[test_postive_idx]] tmp_df = stock_info[tmp_col].iloc[test_all_idx[test_postive_idx]].reset_index() tmp_df['label_prob'] = test_lgb[test_postive_idx] tmp_df['is_limit_up'] = tmp_df['close'] == tmp_df['high'] buy_df = tmp_df[(tmp_df['is_limit_up']==False)].reset_index() buy_df.drop(['index', 'level_0'], axis=1, inplace=True)buy_df['buy_flag'] = 1 stock_info_copy['sell_flag'] = 0tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_min+1) close1 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0] test_date_max = 20220829 tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_max) close2 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0]tmp_idx = (stock_info_copy['trade_date'] >= test_date_min) & (stock_info_copy['trade_date'] <= test_date_max) tmp_df = stock_info_copy[tmp_idx].reset_index(drop=True)from imp import reload import Account reload(Account) money_init = 200000 account = Account.Account(money_init, max_hold_period=20, stop_loss_rate=-0.07, stop_profit_rate=0.12) account.BackTest(buy_df, tmp_df, index_df, buy_price='open')tmp_df2 = buy_df[['ts_code', 'trade_date', 'label_prob', 'label_final']] tmp_df2 = tmp_df2.rename(columns={'trade_date':'buy_date'}) tmp_df = account.info tmp_df['buy_date'] = tmp_df['buy_date'].apply(lambda x: int(x)) tmp_df = tmp_df.merge(tmp_df2, on=['ts_code', 'buy_date'], how='left')最终的tmp_df是什么?tmp_df[tmp_df['label_final']==1]又选取了什么股票?

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在使用SQL创建存储过程时,是否可以在定义输入参数时直接为其赋予初始值?

在使用SQL创建存储过程时,通常可以在定义输入参数时为其赋予初始值。这种做法可以使参数具有默认值,当调用存储过程时,如果没有提供该参数的值,则会使用默认值。以下是一个示例: ```sql CREATE PROCEDURE MyProcedure @Param1 INT = 10, @Param2 NVARCHAR(50) = 'DefaultValue' AS BEGIN -- 存储过程的主体 SELECT @Param1 AS Param1, @Param2 AS Param2 END ``` 在这个示例中,`@Param1`和`@Param2`是输入参数