问题标签 [lightgbm]
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lightgbm - 如何在 lightgbm 中调整参数 max_bin？
我运行了一个 lightgbm 的基本示例来测试 max_bin 如何影响模型：
我尝试将 max_bin 设置为 32 和 255，这两个测试给出了相同的输出：
为什么 max_bin 对模型的训练没有影响？
python - LightGBM 类别特征的最大类别数
假设我有一个数据集，其分类变量编码为 int。在 lightgbm 的 train 函数中，我将这个变量声明为 categorical
lightGBM 可以处理的不同类别的最大数量是多少？
它与max_bin参数有关吗？如果是，如果 max_bin 设置为 32 并且 'my_categorical_feature' 的最大值为 256 000 会发生什么？
谢谢
python - 使用 LightGBM 时，不同的特征序列会导致不同的结果？
当我使用 LightGBM 训练模型时，如下所示：
我运行了两次代码，一切都一样，除了：
(1) 第一次，
(2) 第二次，
只是改变顺序，但结果不同：
(1) 第一次：
(2) 第二次：
谁能解释一下？谢谢你。
python - 在 Google Collab 上为 LightGBM 安装 GPU 支持
任何人都幸运地尝试使用那里的笔记本在 Google Collab 上安装对 lightgbm 的 GPU 支持？
python - 为什么我的 scikit learn 的 plot_learning_curve 在谷歌 VM 上运行不快？
我正在运行一个从 scikit-learn 官方网站借来的片段来绘制学习曲线
我的代码非常简单，如下所示：
我在具有 60GB 内存的 16 个 vCPU 上运行。这个过程飙升了几分钟，然后它就死了，没有可测量的活动，我不知道设置出了什么问题，因为我可以在我的 Macbook Pro 的本地 Anaconda 安装上输出图表。（运行只需 10-15 分钟。）我做错了什么？
r - 访问 LightGBM 模型参数
有时我会保存一个 LightGBM 模型，然后在重新加载它时，想要访问有关模型构建方式的一些详细信息。例如，有没有办法恢复这个事实objective = "regression"？
为方便起见，这里有一些简短的代码可供使用：
我看不到如何从任何模型属性中检索任何模型参数：
python - lightGBM 中的分类特征是如何编码的？
LightGBM 支持分类变量。我想知道它是如何对它们进行编码的。它似乎不是一种热编码，因为该算法非常快（我尝试使用一种热编码花费大量时间的数据）。
python - 如何使用 lightgbm.cv 进行回归？
我想使用 lgb.Dataset 对 LightGBM 模型进行交叉验证并使用early_stopping_rounds。以下方法对 XGBoost 的xgboost.cv没有问题。我不喜欢在 GridSearchCV 中使用 Scikit Learn 的方法，因为它不支持提前停止或 lgb.Dataset。
任务是做回归，但是下面的代码会抛出错误：
LightGBM 是否支持回归，还是我提供了错误的参数？
python - lightgbm中评估指标和评估函数的区别
参考lightgbm.cv，有两个参数让我很困惑：metrics和feval. 根据我对gbdt的一点了解，评估指标和评估函数都是从预测向量和真实标签向量计算损失，例如auc。
但是，metrics听起来function他们正在处理不同的任务。
- 他们在做同样的事情吗？
- 更具体地说，如果我执行
lightgbm.cv(params,metrics='auc', feval='ks')，将feval='ks'覆盖metrics='auc'？