lightgbm中如何设置早期停止的指标
时间: 2024-02-13 17:05:25 浏览: 22
在LightGBM中,可以通过设置`early_stopping_rounds`参数来实现早期停止。同时,需要指定一个评估指标来判断何时停止训练。一般来说,可以使用以下参数来设置早期停止的指标:
- `early_stopping_rounds`:指定连续多少轮的评估指标没有提升就停止训练。
- `eval_metric`:指定评估指标的类型,例如`rmse`、`auc`、`binary_logloss`等。
下面是一个使用LightGBM进行早期停止的示例代码:
```python
import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
data = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建LightGBM模型
params = {
'objective': 'regression',
'metric': 'rmse',
'boosting_type': 'gbdt',
'num_leaves': 31,
'learning_rate': 0.05,
'feature_fraction': 0.9,
'bagging_fraction': 0.8,
'bagging_freq': 5,
'verbose': 0
}
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
valid_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test)
# 训练LightGBM模型并启用早期停止
model = lgb.train(
params,
train_data,
num_boost_round=1000,
valid_sets=[train_data, valid_data],
early_stopping_rounds=10,
verbose_eval=50
)
```
在上述代码中,`early_stopping_rounds=10`表示如果在连续10轮的评估中,验证集的RMSE都没有提升,则停止训练。`'metric': 'rmse'`则表示使用RMSE作为评估指标。