利用贝叶斯优化器优化LGBMOOST回归模型的python代码实例
时间: 2023-09-27 20:05:10 浏览: 53
以下是利用贝叶斯优化器优化LGBMRegressor回归模型的Python代码实例:
```python
import lightgbm as lgb
from lightgbm import LGBMRegressor
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
from bayes_opt import BayesianOptimization
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义LGBMRegressor模型
def lgb_regressor(num_leaves, learning_rate, n_estimators, reg_alpha, reg_lambda):
model = LGBMRegressor(num_leaves=int(num_leaves),
learning_rate=learning_rate,
n_estimators=int(n_estimators),
reg_alpha=reg_alpha,
reg_lambda=reg_lambda)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 返回均方误差
return -mean_squared_error(y_test, y_pred)
# 定义超参数搜索空间
pbounds = {'num_leaves': (10, 100),
'learning_rate': (0.01, 0.1),
'n_estimators': (50, 500),
'reg_alpha': (0, 1),
'reg_lambda': (0, 1)}
# 实例化BayesianOptimization对象
optimizer = BayesianOptimization(
f=lgb_regressor,
pbounds=pbounds,
random_state=42,
)
# 开始优化
optimizer.maximize(
init_points=5,
n_iter=20,
)
# 输出最优超参数和对应均方误差
print(optimizer.max)
```
在上述代码中,我们首先加载了波士顿房价数据集,并划分了训练集和测试集。然后我们定义了一个LGBMRegressor模型,并在其中利用贝叶斯优化器进行超参数搜索。具体地,我们定义了一个lgb_regressor函数来训练LGBMRegressor模型并返回测试集上的均方误差。我们还定义了一个超参数搜索空间pbounds,它包含num_leaves(树的叶子节点数)、learning_rate(学习率)、n_estimators(树的数量)、reg_alpha(L1正则化系数)和reg_lambda(L2正则化系数)五个超参数的范围。接下来,我们实例化了一个BayesianOptimization对象,将lgb_regressor函数和pbounds超参数搜索空间作为参数传递给它,并开始进行优化。在这里,我们使用了5个初始化点和20个迭代点。最后,我们输出了最优超参数和对应的均方误差。
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