在LightGBM <a href="https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Parameters.html" rel="nofollow noreferrer">documentation</a>中，有人
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Shapley附加说明（SHAP值）的实用程序是为了了解每个特征如何有助于模型的预
我已经训练了一个 Lightgbm 模型来学习对数据集进行排序。该模型预测样本的相关性分数。所以预测越高
简而言之，我的初始 df 有一列包含来自外部预测模型的概率，我想将其与从我的 lightGBM 模型生成的预测
我使用 libsvm 作为输入数据格式，想知道如何将列名传递给 LightGBM cli。
我发现LightGBM python API支持
我正在使用带有 <code>cross_validate</code> 的 LGBMClassifier Scikit-Learn API。我想设置 <code>force_col_wise=True</code>，
我在 R 中有多个 lightgbm 模型，我想验证和提取拟合期间使用的变量名称。使用 <code>LastRow = ws.max_row
tab =
还有其他几个与此类似的问题，但我找不到合适的解决方案。我将 LightGBM 与 Scikit-Optimize BayesSearchCV 结合
在lightgbm上做小测试的时候，发现了一个我看不懂的案例。
我创建了一个带有分类列的小数据集：<
当我尝试使用 mmlspark LightGBM 多分类（20 类）训练基本模型时。我得到了不可接受的结果。对相同数据做l
我是 lightgbm 的初学者。 Lightgbm 提供了一个输入参数 pred_leaf（默认情况下为 false），当启用该参数时，
我已经训练了一个 LGBM 分类器，可以使用以下方法在本地笔记本中运行它：
<pre><code>model = jlb.load('
当我可以使用 sklearn API 提供数据并训练模型时，lightgbm.Dataset() 根据 <a href="https://lightgbm.readthedocs.io/en/lat
我可以通过 Windows 提示从源代码安装 <code>lightgbm</code>
<pre><code> A:\LightGBM>Rscript build_r.R
</code></pre>
<
我对 GBM 的理解是，GBM 模型中的树/预测 logit（对数赔率），然后将其包装在逻辑函数中以获得最终的概
我是 StackOverflow 社区的新用户，感谢您的帮助。
这是我面临的情况：
我有一个 model.py 文件，负责使用 s
我正在尝试在 python 中使用 sklearn 包装器 LGBMClassifier 类。数据集的形状和类型：
<pre><code>print(type(train
我对 shapley python 包很陌生。我想知道我应该如何解释二元分类问题的 shapley 值？这是我到目前为止所做
我所说的性能是指对数损失或准确性。
我有一个包含 > 500k 观测值和大约 50 个特征的数据集。其中
我正在使用 <code>mmlspark lgbm</code> 模型解决回归问题，但遇到了奇怪的事情。如果使用示例中的所有正常
