728x90 반응형 SMALL 매개변수 설정2 [LightGBM] Python 패키지 (2) 매개변수 설정 LightGBM은 사전을 사용하여 매개변수를 설정할 수 있다. # 부스터 매개변수: param = {'num_leaves': 31, 'objective': 'binary'} param['metric'] = 'auc' # 여러 평가 지표를 지정 param['metric'] = ['auc', 'binary_logloss'] 훈련 모델을 훈련하려면 매개변수 목록과 데이터 세트가 필요하다. num_round = 10 bst = lgb.train(param, train_data, num_round, valid_sets=[validation_data]) 학습 후 모델을 저장할 수 있다. bst.save_model('model.txt') 훈련된 모델은 JSON 형식으로 덤프할 수도 있다. json_mo.. 2022. 6. 28. [XGBoost] Python Package Introduction (2) 매개변수 설정 XGBoost는 쌍 목록이나 사전을 사용하여 매개변수를 설정할 수 있다. 1. Booster parameters param = {'max_depth': 2, 'eta': 1, 'objective': 'binary:logistic'} param['nthread'] = 4 param['eval_metric'] = 'auc' 2. 여러 평가 지표를 지정할 수도 있다. param['eval_metric'] = ['auc', 'ams@0'] # alternatively: # plst = param.items() # plst += [('eval_metric', 'ams@0')] 3. 성능을 관찰하도록 설정된 유효성 검사 지정 evallist = [(dtest, 'eval'), (dtrain, 'tra.. 2022. 5. 9. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
