- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
基本信息
lgbm.train(
) 和 early_stopping
计算每个 boost 轮后的目标函数和 feval
分数,我们可以让它打印这些每verbose_eval
轮,如下所示:
bst=lgbm.train(**params)
[10] valid_0's binary_logloss: 0.215654 valid_0's BinaryError: 0.00775126
[20] valid_0's binary_logloss: 0.303113 valid_0's BinaryError: 0.00790619
[30] valid_0's binary_logloss: 0.358056 valid_0's BinaryError: 0.0838744
[40] valid_0's binary_logloss: 0.386763 valid_0's BinaryError: 0.138462
[50] valid_0's binary_logloss: 0.411467 valid_0's BinaryError: 0.176986
问题:
有什么方法可以访问每个助推轮的这些分数列表吗?
我能在文档中找到的最接近的东西& bst.__dict__
是 bst.best_score
defaultdict(collections.OrderedDict,
{'valid_0': OrderedDict([('binary_logloss', 0.4233895131745753),
('BinaryError', 0.194285077972568)])})
最佳答案
您可以按如下方式使用evals_result
参数;
evals_result = {}
bst=lgbm.train(evals_result=evals_result, valid_sets = [valid_set, train_set],
valid_names = [‘valid’, ‘train’], **params)
evals_result
>>> {‘train’: {‘logloss’: [‘0.36483’, ‘0.32617’, …]}, ‘valid’: {‘logloss’: [‘0.479168’, ‘0.317850’, …]}}
您将拥有一个字典,其中包含每个提升轮的训练分数和有效设定分数。
关于python - 您可以在 LightGBM.train() 中获取每个 boosting 轮的分数吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59992923/
添加我自己的自定义损失函数时应该更改哪些文件?我知道我可以在 ObjectiveFunction 中添加我的目标和梯度/hessian 计算,只是想知道是否还有其他我需要做的事情,或者自定义损失函数是
我正在使用 LightGBM 并希望使用平均准确率召回作为指标。 我尝试定义 feval: cv_result = lgb.cv(params=params, train_set=lgb_train,
我正在使用交叉验证来训练模型,如下所示: classifier = lgb.Booster( params=params, train_set=lgb_train_set, ) res
我正在尝试在 Macbook 上训练一个简单的 LightGBM 模型,但即使将 verbose 参数设置为 1(甚至大于 1),它也不会打印任何日志 param = {'num_leaves':50
我在使用 Optuna 调整我的模型时遇到警告。请告诉我如何抑制这些警告? [LightGBM] [Warning] feature_fraction is set=0.2, colsample_by
LightGBM plot_tree 方法中的数字代表什么?例如,我使用了 Pima Indian Diabettes 数据集,然后使用 plot_tree 方法生成以下结果: 叶子节点上的数字代表什
我正在尝试使用 python 中的多进程池来训练完全独立的任务,其中 lightgbm 用于训练(我不确定这是否与问题相关)。这是代码 from sklearn.datasets import loa
在我的数据中,大约有 70 个类,我使用 lightGBM 来预测正确的类标签。 在 R 中,希望有一个自定义的“度量”函数,我可以在其中评估 lightgbm 的前 3 个预测是否涵盖真实标签。 链
我正在处理 LightGbm(Scikit-learn API)中的二进制分类问题,并且在理解如何包含样本权重时遇到问题。我的代码目前看起来像这样 classifier = LGBMClassifie
我使用多种算法训练了一个模型,包括来自 skicit-learn 的随机森林和 LightGBM。这些模型在准确性和其他统计数据方面表现相似。 问题在于这两种算法在特征重要性方面的行为不一致。我使用了
当我使用 lightgbm 进行网格搜索时,我遇到了麻烦。 lgb_classifer = lgb.LGBMRegressor(random_state=12) grid_lgb = { 'l
任何人都可以分享一个关于如何使用 lightgbm 训练排名模型的数据的最小示例吗?最好使用 Scikit-Lean api?我正在努力解决的是如何传递标签数据。我的数据是页面展示次数,如下所示: X
我正在使用 lightgbm 执行机器学习任务。 我想使用提前停止来找到给定多个超参数的最佳树数。然而,lgbm 停止种树,同时仍在改进我的评估指标。 下面我附上了我的规范: params = { '
我正在使用 lightgbm 执行机器学习任务。 我想使用提前停止来找到给定多个超参数的最佳树数。然而,lgbm 停止种树,同时仍在改进我的评估指标。 下面我附上了我的规范: params = { '
我有一个关于 lgb 的问题。当我写的时候 lgb.train(.......) 它在不到毫秒的时间内完成。 (对于 (10 000,25) )形状数据集。 当我编写预测时,所有输出变量都具有相同的值
LightGBM 支持分类变量。我想知道它是如何编码的。它似乎不是一种热编码,因为该算法非常快(我尝试使用花费大量时间进行一种热编码的数据)。 最佳答案 https://github.com/Micr
无法理解 LightGBM(Windows 平台)发生了什么。以前我的这个算法确实很强大,但是现在他的性能太差了。 为了比较(每个算法中的默认参数)LightGBM 根据简单的 DIFF-metric
我们应该如何使用 lightgbm.cv 的字典输出来改进我们的预测? 这是一个示例 - 我们使用以下代码训练我们的 cv 模型: cv_mod = lgb.cv(params,
我在寻找最佳 auc 的 lightgbm 建模中遇到错误。任何帮助将不胜感激。 import optuna from sklearn.model_selection import Stratifi
我使用训练 API 在 LightGBM 中运行二元分类,并希望停止在自定义指标上,同时仍跟踪一个或多个内置指标。不过,尚不清楚这是否可行。 在这里我们可以禁用默认的 binary_logloss 指
我是一名优秀的程序员,十分优秀!