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具有（基于 AUC 的）早停轮次的 LightGBM 二元分类器是以对数损失为目标 function，还是在优化算法中使用 AUC？ - Does LightGBM binary classifier with (AUC-based) early-stopping rounds take log loss as objective function, or use AUC in optimization algorithm?

我有一个用于二进制分类任务的 LightGBM 梯度提升 model。 LightGBM 参数说明state 二分类的目标 function 是对数损失（交叉熵）。 因此，我知道这是 function model 在其优化中使用的目标。 但是，我已将 model 设置为在验证数据的 AUC 在 ...

DecisionTreeRegressor/Classifier（来自 scikit-learn）的 LightGBM 等价物是什么？ - What is the LightGBM equivalent of .fit() to DecisionTreeRegressor/Classifier (from scikit-learn)?

我正在尝试从 python 中的 lightgbm 库复制 the.fit()，但 lightgbm Booster 似乎有不同的方法。 。更新（） 。改装（） 。火车（） 我已经尝试了所有三个都无济于事。 作品但是，这不起作用。 解决方案 1 解决方案 2 运行但似乎并没有那么多地更新树解 ...

如何将XGBoost/LightGBM model保存到Python中的PostgreSQL数据库中，用于Java中的后续推理？ - How to save XGBoost/LightGBM model to PostgreSQL database in Python for subsequent inference in Java?

我被限制为PostgreSQL作为模型本身或相应组件（系数，..）的“模型存储”。 显然， PostgreSQL远不是一个成熟的 model 存储，所以我不能排除我必须在Java [...] 中实现整个 model 训练过程。 我找不到涉及PostgreSQL数据库作为模型中间存储的解决方案。 将 ...

具有大量不平衡数据的 sklearn HistGradientBoostingClassifier - sklearn HistGradientBoostingClassifier with large unbalanced data

我一直在使用 Sklearn HistGradientBoostingClassifier对一些数据进行分类。 我的实验是具有单个 label 预测（20 个标签）的多类分类。 我的经验显示了两种情况。 第一种情况是在没有数据增强的情况下测量这些算法的准确性（大约不平衡的 3,000 个样本）。 ...

Sagemaker 管道错误：无法上传到 jumpstart-cache-prod-ap-southeast-1/source-directory-tarballs/lightgbm/inference/classification - Sagemaker Pipeline Error: Failed to upload to jumpstart-cache-prod-ap-southeast-1/source-directory-tarballs/lightgbm/inference/classification

我在运行 pipeline.upsert() 时遇到了这个错误 我的流水线包括预处理、训练、评估、创建 model 和转换步骤。 当我分别运行这些步骤时，它们工作得很好，但是当我将它们放在管道中时，出现了上述错误。 谁能告诉我这个错误的原因是什么，我没有写任何代码行来将任何东西上传到 Jumpst ...

在 `shap.prep()` 中出错 - dimnames(x) <- dn 中出错：'dimnames' [2] 的长度不等于数组范围 - Error when in `shap.prep()` - Error in dimnames(x) <- dn : length of 'dimnames' [2] not equal to array extent

按照 Michael Mayer 这篇文章中的步骤，我尝试使用以下示例代码在 R 中拟合 LightGBM（多类）分类器后进行快速 SHAP 分析： 但是，在运行shap.prep(fit_lgb, X_train = as.matrix(df[,-3]))之后，我收到以下错误：“dimnames( ...

使用 ray + light gbm + limited memory - using ray + light gbm + limited memory

所以，我想在远程、大型光线集群和大型数据集上训练 lightGBM。 在此之前，我想编写代码，以便我也可以在内存受限的设置中运行训练，例如我的本地笔记本电脑，其中数据集不适合内存。 这将需要一些延迟加载数据的方法。 按照我的想象，我应该可以使用 ray 从磁盘（多个.pq 文件）加载大型数据集的随 ...

为什么某些特征在 lightGBM 中的特征重要性为 0？ - Why do some features get a feature importance of 0 in lightGBM?

我已经训练了以下 flaml autoML（我已将算法指定为 lightGBM）： 共有 3 个特征（ x2 、 x3和x5 ）暴露给 model。然后我检查特征重要性： 当我检查功能重要性时，我得到了这个： 问题。 这是否告诉我只有一个功能 ( x3 ) 已进入 model？ 如果是这样，为什么 ...

“LightGBMError：不支持特征名称中的特殊 JSON 字符” - "LightGBMError: Do not support special JSON characters in feature name"

我的“X”数据是时间序列的 pandas 数据帧。 我使用 Tsfresh 提取 X 数据的特征，并尝试应用 LightGBM 算法将数据分类为 0（坏）和 1（好）。 但它显示错误。 我的 X 数据列是` Index(['0__ratio_beyond_r_sigma__r_1', '0__ch ...

无法在 Macbook Pro M1 2020 上安装 LightGBM，它似乎无法识别 Cmake - Cant install LightGBM on Macbook Pro M1 2020, It doesnt seem to recognize Cmake

MacBook Pro（13 英寸，M1，2020 年）macOS Monterey 12.6 当我尝试安装 LightGBM（通过 pip）时出现错误：异常：请先安装 CMake 和所有必需的依赖项我也已经尝试通过 brew 安装它，但没有用我在网上浏览了几个不同的教程，你从某个地方克隆一个目 ...

LightGBM时间序列预测如何实现LINEX loss function？ - How to implement LINEX loss function for LightGBM time series forecast?

在需求预测中，请记住，低估需求对大多数企业的伤害更大，因为高估某种产品的需求会增加成本。 Gradient Boosting 机器的标准损失 function 是 RMSE，它没有平滑的导数。 为了使目标更“商业化”，我们可以定义一个自定义损失 function，将产品价格考虑在内（例如非对称 ...


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