lightgbm_classifier#

LightGBM 分类器。

模块内容#

类摘要#

LightGBMClassifier

LightGBM 分类器。

目录#

class evalml.pipelines.components.estimators.classifiers.lightgbm_classifier.LightGBMClassifier(boosting_type='gbdt', learning_rate=0.1, n_estimators=100, max_depth=0, num_leaves=31, min_child_samples=20, bagging_fraction=0.9, bagging_freq=0, n_jobs=-1, random_seed=0, **kwargs)[源代码]#

LightGBM 分类器。

参数

  • boosting_type (string) – 要使用的 boosting 类型。默认为“gbdt”。 - 'gbdt' 使用传统梯度提升决策树 - “dart” 使用 Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees - “goss” 使用 Gradient-based One-Side Sampling - “rf” 使用随机森林

  • learning_rate (float) – Boosting 学习率。默认为 0.1。

  • n_estimators (int) – 要拟合的 boosted 树的数量。默认为 100。

  • max_depth (int) – 基学习器的最大树深度，<=0 表示无限制。默认为 0。

  • num_leaves (int) – 基学习器的最大树叶子数。默认为 31。

  • min_child_samples (int) – 子节点（叶子）所需的最小数据量。默认为 20。

  • bagging_fraction (float) – 如果此值小于 1.0，LightGBM 将在每次迭代（树）中随机选择特征的一个子集而不进行重采样。例如，如果设置为 0.8，LightGBM 在训练每棵树之前将选择 80% 的特征。这可用于加速训练并处理过拟合。默认为 0.9。

  • bagging_freq (int) – Bagging 的频率。0 表示禁用 bagging。k 表示每 k 次迭代执行一次 bagging。每第 k 次迭代，LightGBM 将随机选择 bagging_fraction * 100 % 的数据用于接下来的 k 次迭代。默认为 0。

  • n_jobs (int 或 None) – 并行运行的线程数。-1 表示使用所有线程。默认为 -1。

  • random_seed (int) – 随机数生成器的种子。默认为 0。

属性

hyperparameter_ranges

{ “learning_rate”: Real(0.000001, 1), “boosting_type”: [“gbdt”, “dart”, “goss”, “rf”], “n_estimators”: Integer(10, 100), “max_depth”: Integer(0, 10), “num_leaves”: Integer(2, 100), “min_child_samples”: Integer(1, 100), “bagging_fraction”: Real(0.000001, 1), “bagging_freq”: Integer(0, 1),}

model_family

ModelFamily.LIGHTGBM

modifies_features

True

modifies_target

False

name

LightGBM 分类器

SEED_MAX

SEED_BOUNDS.max_bound

SEED_MIN

0

supported_problem_types

[ ProblemTypes.BINARY, ProblemTypes.MULTICLASS, ProblemTypes.TIME_SERIES_BINARY, ProblemTypes.TIME_SERIES_MULTICLASS,]

training_only

False

方法

clone

构造一个具有相同参数和随机状态的新组件。

default_parameters

返回此组件的默认参数。

describe

描述组件及其参数。

feature_importance

返回与每个特征相关的特征重要性。

fit

将 LightGBM 分类器组件拟合到数据。

get_prediction_intervals

使用拟合的回归器找到预测区间。

load

从文件路径加载组件。

needs_fitting

返回布尔值，确定组件在调用 predict、predict_proba、transform 或 feature_importances 之前是否需要拟合。

parameters

返回用于初始化组件的参数。

predict

使用拟合的 LightGBM 分类器进行预测。

predict_proba

使用拟合的 LightGBM 分类器进行概率预测。

save

将组件保存到文件路径。

update_parameters

更新组件的参数字典。
clone(self)#

构造一个具有相同参数和随机状态的新组件。

返回

具有相同参数和随机状态的此组件的新实例。

default_parameters(cls)#

返回此组件的默认参数。

我们的约定是 Component.default_parameters == Component().parameters。

返回

此组件的默认参数。

返回类型

dict

describe(self, print_name=False, return_dict=False)#

描述组件及其参数。

参数

  • print_name (bool, optional) – 是否打印组件名称

  • return_dict (bool, optional) – 是否将描述作为字典返回，格式为 {“name”: name, “parameters”: parameters}

返回

如果 return_dict 为 True，则返回字典，否则返回 None。

返回类型

None 或 dict

property feature_importance(self) → pandas.Series#

返回与每个特征相关的特征重要性。

返回

与每个特征相关的特征重要性。

返回类型

np.ndarray

引发

MethodPropertyNotFoundError – 如果估计器没有 feature_importance 方法或实现 feature_importance 的 component_obj。

fit(self, X, y=None)[源代码]#

将 LightGBM 分类器组件拟合到数据。

参数

  • X (pd.DataFrame) – 形状为 [n_samples, n_features] 的输入训练数据。

  • y (pd.Series) – 长度为 [n_samples] 的目标训练数据。

返回

self

get_prediction_intervals(self, X: pandas.DataFrame, y: Optional[pandas.Series] = None, coverage: List[float] = None, predictions: pandas.Series = None) → Dict[str, pandas.Series]#

使用拟合的回归器找到预测区间。

此函数接受拟合估计器的预测，并使用窗口大小为 5 计算所有预测的滚动标准差。上下预测通过取下尾概率在每个边界的百分点（分位数）函数乘以滚动标准差来确定。

参数

  • X (pd.DataFrame) – 形状为 [n_samples, n_features] 的数据。

  • y (pd.Series) – 目标数据。忽略。

  • coverage (list[float]) – 介于 0 和 1 之间的浮点数列表，用于计算预测区间的上限和下限。

  • predictions (pd.Series) – 要使用的可选预测列表。如果为 None，则使用 X 生成预测。

返回

预测区间，键的格式为 {coverage}_lower 或 {coverage}_upper。

返回类型

dict

引发

MethodPropertyNotFoundError – 如果估计器不支持时间序列回归问题类型。

static load(file_path)#

从文件路径加载组件。

参数

file_path (str) – 文件加载位置。

返回

ComponentBase 对象

needs_fitting(self)#

返回布尔值，确定组件在调用 predict、predict_proba、transform 或 feature_importances 之前是否需要拟合。

对于无需拟合或其拟合方法不执行任何操作的组件，可以将其覆盖为 False。

返回

True。

property parameters(self)#

返回用于初始化组件的参数。

predict(self, X)[源代码]#

使用拟合的 LightGBM 分类器进行预测。

参数

X (pd.DataFrame) – 形状为 [n_samples, n_features] 的数据。

返回

预测值。

返回类型

pd.DataFrame

predict_proba(self, X)[源代码]#

使用拟合的 LightGBM 分类器进行概率预测。

参数

X (pd.DataFrame) – 形状为 [n_samples, n_features] 的数据。

返回

预测概率值。

返回类型

pd.DataFrame

save(self, file_path, pickle_protocol=cloudpickle.DEFAULT_PROTOCOL)#

将组件保存到文件路径。

参数

  • file_path (str) – 文件保存位置。

  • pickle_protocol (int) – pickle 数据流格式。

update_parameters(self, update_dict, reset_fit=True)#

更新组件的参数字典。

参数

  • update_dict (dict) – 要更新的参数字典。

  • reset_fit (bool, optional) – 如果为 True，将设置 _is_fitted 为 False。

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