20分钟
Callbacks
- 这里介绍的
callback
生成一些可调用对象,它们用于LGBMModel.fit()
方法的callbacks
参数。 lightgbm.early_stopping(stopping_rounds,verbose=True)
: 创建一个回调函数,它用于触发早停。 触发早停时,要求至少由一个验证集以及至少有一种评估指标。如果由多个,则将它们都检查一遍。 参数:stopping_rounds
:一个整数。如果一个验证集的度量在early_stopping_round
循环中没有提升,则停止训练。如果为0则表示不开启早停。verbose
:一个布尔值。是否打印早停的信息。
返回值:一个回调函数。
3.
lightgbm.print_evaluation(period=1,show_stdv=True)
: 创建一个回调函数,它用于打印evaluation
的结果。 参数:period
: 一个整数,默认为1。给出了打印evaluation
的周期。默认每个周期都打印。show_stdv
: 一个不热值,默认为True
。 指定是否打印标准差的信息(如果提供了标准差的话)。
返回值:一个回调函数。
4.
lightgbm.record_evaluation(eval_result)
: 创建一个回调函数,它用于将evaluation history
写入到eval_result
中。 参数:eval_result
: 一个字典,它将用于存放evaluation history
。 返回值:一个回调函数。5.
lightgbm.reset_parameter(**kwargs)
:创建一个回调函数,它用于在第一次迭代之后重新设置参数。 注意:当第一次迭代时,初始的参数仍然发挥作用。 参数:kwargs
:一些关键字参数(如key=val
) ,每个关键字参数的值必须是一个列表或者一个函数。给出了每一个迭代步的相应参数。- 如果是列表,则
current_round
迭代时的参数为:val[current_round]
- 如果是函数,则
current_round
迭代时的参数值为:val(current_round)
- 如果是列表,则
返回值:一个回调函数。
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