我正在从 lightgbm 绘制模型并试图查看绘图树。当我使用 plot.tree 时它工作......但是，树的输出与特征重
我们可以使用<code>tree_to_dataframe</code>或<code>lgb.create_tree_digraph</code>来展示lightgbm模型的结构。内部节点和
我是机器学习的新手，我已经在网上查看了答案，但没有找到确切的解决方案。
<pre><code>from math import
我正在处理一个结果可能属于多个类别的分类项目。例如，结果可能属于 A、B 和/或 C 类；例如，A、B、A
我已阅读 <a href="https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/pythonapi/lightgbm.Dataset.html#lightgbm.Dataset" rel="nofollow noreferre
<pre><code>import numpy as np
import pandas as pd
import lightgbm
from sklearn.metrics import r2_score,mean_squared_error as MSE
dataset = p
我正在尝试使用不同的参数（例如用于参数调整）来拟合许多 <code>lightgbm</code> 模型。需要并行运行它们
LightGBM 的 Higgs 训练运行对我来说在 GPU 和 CPU 上花费的时间相同 - 26 秒。日志确认 GPU 运行正在使用 GPU（
我想尝试使用 tidymodels 和 treenip 包的 LightGBM 算法。
一些预处理...
<pre><code># remotes::install_github("curs
我需要解释二元分类的模型决策。这是我的模型：
<pre><code>lgbm_params = {
'application': 'binary&
如果 lightgbm.train 与初始分数 (init_score) 一起使用，它似乎无法提高该分数。
这是一个简单的例子：
我想用<strong>LightGBM和Sklearn</strong>完成一个<strong>多分类</strong>任务，代码如下
<pre><code>#Input
X = copy.de
我在训练 <code>lgb</code> 模型时没有设置特征名称。是否可以将 <code>feature_names</code> 添加到经过训练的助
我指的是实现 custom_f1 eval_metric 但不知何故不成功的此链接。
<a href="https://stackoverflow.com/questions/5093
我最初的目标是从额外树或随机森林模型中采样/选择树。然而，这些比我能处理的要慢。 LightGBM 足够快
我查看了文档，但找不到我的问题的答案，希望这里有人知道。
下面是一些示例代码：
<pre><code>N_FOLD
我编写了以下代码来在 LightGBM 分类器模型上执行 <code>RandomizedSearchCV</code>，但出现以下错误。
<code>
我正在研究时间序列分类问题。
基于 8 个特征，我尝试使用滚动时间窗口训练模型。因此，使用 25
我对使用 lightGBM 来预测四组生物在包含环境数据的栅格中的空间分布很感兴趣，这些数据作为训练模型
根据下面的代码，我得到了一个负的r2分值，那是为什么？
当我试图
<pre><code>in_data_in_leaf=0,
min_sum_
