在运行lgb.cv时,在日志中,我有时会在“从分数开始训练”之后得到负数。不知道这个数字到底是什么意思,以及什么单位?它是根据参数中指定的度量计算的吗?以下是一段节选:
[LightGBM] [Info] Total Bins 2767
[LightGBM] [Info] Number of data: 18600, number of used features: 1380
[LightGBM] [Info] Start training from score -5.186526
[LightGBM] [Info] Start training from score -5.320057
[L
我编写了以下代码来在RandomizedSearchCV分类器模型上执行LightGBM,但是我得到了以下错误。
ValueError: For early stopping, at least one dataset and eval metric is required for evaluation
码
import lightgbm as lgb
fit_params={"early_stopping_rounds":30,
"eval_metric" : 'f1',
"eval_
我使用虹膜数据集执行多类分类使用LightGBM。下面给出了代码片段:
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import numpy as np
from time import time
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error
import lightgbm as lgb
iris = datasets.load_iris()
df_features =
我是一个非常新的LightGBM,当我尝试在我的数据集上应用lightgbm.train时,我得到了这个错误:
LightGBMError: Length of label is not same with #data
我不知道我在哪里弄错了。我试过了
model = lightgbm.train(params, train_data, valid_sets=test_data, early_stopping_rounds=150, verbose_eval=200)
提前谢谢。
我正在尝试提取由Light GBM算法构建的树的精确树结构。为此,我使用了model_dump,并成功地提取了结构。树看起来像这样(在虹膜数据集上训练): ? 我在理解如何评估这棵树时遇到了麻烦。Another topic on Stack Overflow says that leaf value is raw prob. before sigmoid。这看起来很合乎逻辑,但当我尝试将这个值放入sigmoid函数时,lightgbm.predict(...)返回的概率与基于我的树计算的概率不同。在model_dump之前,是否有任何隐藏在内部的后处理会影响这些值?计算输出概率的正确
我正在使用最新版本的LightGBM来解决多分类问题。当我将目标切换到"multiclass“时,出现了这个错误; Error in data$update_params(params) :
[LightGBM] [Fatal] Number of classes should be specified and greater than 1 for multiclass training 我留下了一个可重复使用的例子,它指明了我的方法 catnames <- names(purrr::keep(train_x,is.factor))
dtrain <- lgb.D
基于这里的答案,我尝试将GridSearchCV用于多类情况:
但是我得到了值错误,multiclass format is not supported.
如何将此方法用于多类情况?
下面的代码来自上面链接中的答案。
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import make_pipeline
fr
如果我这么做的话:
import lightgbm as lgb
我得到了
python script.py
Traceback (most recent call last):
File "script.py", line 4, in <module>
import lightgbm as lgb
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/lightgbm/__init__.py", line 8, in <module>
from .basic import Booster, Data