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python - 您可以在 LightGBM.train() 中获取每个 boosting 轮的分数吗?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 06:29:01 28 4
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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__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/

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