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 16:30:20 浏览: 25
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
model_lgb.fit() 参数
`model_lgb.fit()`是LightGBM模型训练的方法,它的参数包括以下几个:
- `train_set`:训练数据集,通常是一个`lgb.Dataset`对象,包含特征数据和标签数据。
- `valid_sets`:验证数据集,可以是一个`lgb.Dataset`对象或一个列表,用于在训练过程中评估模型的性能。
- `categorical_feature`:类别特征列表,指定哪些特征是类别型特征。
- `num_boost_round`:迭代次数,指定训练的轮数。
- `early_stopping_rounds`:提前停止轮数,如果验证集的性能在连续的指定轮数内没有提升,则停止训练。
- `class_weight`:类别权重,用于处理不平衡数据集。可以是一个字典,指定每个类别的权重。
下面是一个示例代码:
```python
import lightgbm as lgb
# 创建训练数据集和验证数据集
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
valid_data = lgb.Dataset(X_valid, label=y_valid)
# 定义模型参数
params = {
'boosting_type': 'gbdt',
'objective': 'binary',
'metric': 'binary_logloss',
'num_leaves': 31,
'learning_rate': 0.05,
'feature_fraction': 0.9
}
# 训练模型
model = lgb.train(params, train_set=train_data, valid_sets=[train_data, valid_data], num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10, categorical_feature=category_feature_list, class_weight={True: 4})
```
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())。
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