LightGBM常用模板
LightGBM是个快速的、分布式的、高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序、分类、回归以及很多其他的机器学习任务中
lgb.LGBMClassifier()用于分类,回归可用lgb.LGBMRegressor()方法
模板一:
import lightgbm as lgb
print("LGB test")
clf = lgb.LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', num_leaves=55, reg_alpha=0.0, reg_lambda=1,max_depth=15, n_estimators=6000, objective='binary',subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, subsample_freq=1,learning_rate=0.06, min_child_weight=1, random_state=20, n_jobs=4)
clf.fit(X_train, y_train)
pre=clf.predict(testdata)
模板二:
print("starting first testing......")
clf = lgb.LGBMClassifier( boosting_type='gbdt', num_leaves=50, reg_alpha=0.0, reg_lambda=1, max_depth=-1, n_estimators=1500, objective='binary', subsample=0.7, colsample_bytree=0.7, subsample_freq=1, learning_rate=0.05, min_child_weight=50, random_state=2018, n_jobs=100 )
clf.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_train, y_train)], eval_metric='auc',early_stopping_rounds=1000)
pre1=clf.predict(X_test)
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