我想对LightGBM模型和lgb.Dataset进行交叉验证,并使用early_stopping_rounds。下面的方法在XGBoost的xgboost.cv中没有问题。我不喜欢在GridSearchCV中使用Scikit的方法,因为它不支持早期停止或lgb.Dataset。import lightgbm as lgbdftrainL
在优化LightGBM超参数的同时,我希望在训练和简历评分过程中分别对样本进行加权。从来看,这样做的一种方法似乎是在BayesSearchCV fit_params选项中插入一个键。但这还不清楚,因为BayesSearchCV和LGBMregressor都有fit方法。
fit BayesSearchCV fit_params将使用哪种方法?在训练和简历评分过程中,使用fi
我需要构建我的自定义转换器,在管道中使用它,并使用GridSearchCV评估该管道的参数。我按照的建议,成功地实现了简单的自定义变压器,但在使用内部估值器实现变压器并将其应用于GridSearchCV时,出现了一些问题。“使用Python的ML简介”一书描述了GridSearchCV逻辑,相当天真:
...iterating over each parameters combin
我试图对XGBRegressor进行子类化,以创建一个自定义的与GridSearchCV嵌入的scikit学习兼容的估值器。我一直收到TypeError消息说"super()不带关键字参数“。在下面的上下文中,第一个代码是第二个代码的过程版本。第二段代码是我打算做的,但失败了:我想用XGBoost作为交叉验证器,为GridSearchCV回归者创建一个新的类。from xgboost.sklearn import XGBRegressor
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