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为什么 LightGBM 中的 R2 分数为零?
import numpy as np import pandas as pd import lightgbm from sklearn metrics import r2 score mean squared error as MSE da
python
lightGBM
带 GPU 的 Lightgbm 分类器
model lgbm LGBMClassifier n estimators 1250 num leaves 128 learning rate 0 009 verbose 1 使用 LGBM 分类器 现在有没有办法通过 GPU 来使用它
python
machinelearning
GPU
lightGBM
LightGBM 警告:没有有意义的特征,因为所有特征值都是常数
我尝试过以下简单的代码 import lightgbm pandas params objective multiclass num classes 4 train df pandas DataFrame f0 0 1 2 3 5 f1 0
lightGBM
访问 LightGBM 模型参数
有时我会保存 LightGBM 模型 然后在重新加载它时 想要访问有关模型构建方式的一些详细信息 有没有办法恢复这个事实objective regression 例如 为了方便起见 这里是可以使用的简短代码 library lightgbm
r
lightGBM
Lightgbm 中“is_unbalance”参数的使用
I am trying to use the is unbalance parameter in my model training for a binary classification problem where the positiv
machinelearning
lightGBM
如何使用lightgbm.cv进行回归?
我想对 LightGBM 模型进行交叉验证lgb 数据集并使用提前停止回合 以下方法对于 XGBoost 来说没有问题xgboost cv 我不喜欢将 Scikit Learn 的方法与 GridSearchCV 一起使用 因为它不支持提前
python
Regression
crossvalidation
lightGBM
Lightgbm 提前停止无法正常工作
我正在使用 lightgbm 来执行机器学习任务 我想使用早期停止来找到给定多个超参数的最佳树数 然而 lgbm 停止种植树木 同时仍在改进我的评估指标 下面我附上了我的规格 params max bin 128 num leaves 8
python
lightGBM
如何保存 Tidymodels Lightgbm 模型以供重复使用
我有以下代码用于创建tidymodels工作流程与lightgbm模型 但是 当我尝试保存到 rds对象和预测 library AmesHousing library treesnip library lightgbm library ti
r
save
Prediction
lightGBM
tidymodels
Python - LightGBM 与 GridSearchCV,永远运行
最近 我正在做多个实验来比较Python XgBoost和LightGBM 看来这个LightGBM是一种新算法 人们说它在速度和准确性上都比XGBoost更好 This is LightGBM GitHub https github co
python
crossvalidation
xgboost
Gridsearch
lightGBM
Python:如何从 Optuna LightGBM 研究中检索最佳模型?
我希望获得稍后在笔记本中使用的最佳模型 以使用不同的测试批次进行预测 可重现的示例 取自 Optuna Github import lightgbm as lgb import numpy as np import sklearn data
python
machinelearning
lightGBM
optuna
LightGBM错误:ValueError:为了提前停止,至少需要一个数据集和评估指标进行评估
我正在尝试使用 gridsearch 训练 LightGBM 当我尝试训练模型时出现以下错误 ValueError For early stopping at least one dataset and eval metric is req
python
python3x
scikitlearn
Gridsearch
lightGBM
安装后无法导入lightgbm
我的操作系统是 macOS Sierra 10 12 5 我使用的是 Anaconda 和 python 2 7 安装后 当我尝试时 将 lightgbm 导入为 lgb 我收到以下消息 OSError Traceback most rec
MacOS
lightGBM
在 Google Colaboratory 上使用 GPU 运行 LightGBM/ LGBM
我经常在 Google Colabatory 上运行 LGBM 我刚刚发现这个页面说 LGBM 默认设置为 CPU 所以你需要先设置 https medium com am sharma lgbm on colab with gpu c1c
python
GPU
googlecolaboratory
lightGBM
docker libgomp.so.1 内的 Lightgbm:无法打开共享对象文件
我在我的 Mac 上安装了 LightGBM 并之前针对不同的项目进行了测试 现在我在 Mac 上安装了 python 3 6 的 docker 中 一旦我添加import lightgbm as lgbm在我的 Flask 应用程序中 我
python
dockercompose
lightGBM
light gbm - python API 与 Scikit-learn API
我正在尝试应用 LightGBM 并已经完成了 Python API文档 Training API 和 Scikit learn API 有什么区别吗 我们可以使用这两个 API 来针对同一问题获得相同的结果吗 简短的回答 是的 如果您以相
python
scikitlearn
lightGBM
从 LightGBM 模型访问树和节点
在sci kit learn中 可以访问整个树结构 即树的每个节点 这允许探索树的每个分割所使用的属性以及用于测试的值 The binary tree structure has 5 nodes and has the following
Nodes
RandomForest
Decisiontree
lightGBM
Lightgbm 直方图优化算法深入理解
一 概述 在之前的介绍Xgboost的众多博文中 已经介绍过 在树分裂计算分裂特征的增益时 xgboost 采用了预排序的方法来处理节点分裂 这样计算的分裂点比较精确 但是 也造成了很大的时间开销 为了解决这个问题 Lightgbm 选择了
机器学习
集成学习
lightGBM
直方图算法
机器学习-GBDT
GBDT gbdt是一种以CART树 通常 为基分类器的boosting算法 大家可以仔细查一下boosting的介绍 这里不再赘述 gbdt通过多轮迭代 每轮迭代产生一个弱分类器 每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练 对弱分类器的
机器学习
lightGBM
GBDT
xgboost
LightGBM的黑科技--plot函数
本教程教萌新如何使用lightgbm里面可视化函数 作者 JasonChen 文章内容概览 保留训练结果 plot metric 函数的使用 重要 plot importance 函数的使用 重要 plot tree 函数的使用 可选 cr
算法
lightGBM
s
LightGBM 直方图优化算法
给出下面这个广泛使用 直方图优化算法的ppt 本文是对该张ppt的解释 直方图优化算法需要在训练前预先把特征值转化为bin 也就是对每个特征的取值做个分段函数 将所有样本在该特征上的取值划分到某一段 bin 中 最终把特征取值从连续值转化成
机器学习
lightGBM
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