LightGBM是个快速的、分布式的、高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序、分类、回归以及很多其他的机器学习任务中。
模板:
import lightgbm as lgb print("LGB test") clf = lgb.LGBMClassifier( boosting_type='gbdt', num_leaves=55, reg_alpha=0.0, reg_lambda=1, max_depth=15, n_estimators=6000, objective='binary', subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, subsample_freq=1, learning_rate=0.06, min_child_weight=1, random_state=20, n_jobs=4 ) clf.fit(X_train, y_train) pre=clf.predict(testdata)