728x90 반응형 SMALL 예측2 [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. [TensorFlow] 회귀 (Regression) (2) 모델 만들기 모델을 구성한다. 여기에서는 두 개의 완전 연결 (densely connected) 은닉층으로 Sequential 모델을 만든다. 출력 층은 하나의 연속적인 값을 반환한다. 나중에 두 번째 모델을 만들기 쉽도록 build_model 함수로 모델 구성 단계를 감싼다. def build_model(): model = keras.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=[len(train_dataset.keys())]), layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(1) ]) optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop(0.001) model.compile(l.. 2022. 6. 15. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
